在MATLAB R2019a中，点击APP找到汽车选项，第一个就是Driving Scenario Designer或者直接在搜索栏搜索Driving Scenario Designer打开即可进入下图中的界面。 在图中的面板中，New新建文件，Open打开文件，可以打开原来保存的场景文件（扩展名.mat）或者Open drive的地图文件（扩展名.xodr），Save保存搭建的场景文件，Add Road增加一条道路，可以对道路的一些属性进行编辑，Road center 中的x、y和z是user可以对道路形状进行设计的，得到预期的道路，如图2所示。Add actor增加一辆车，如果在场景中只有一辆车，就会被自动设置成ego vehicle，若场景中存在多辆车就可以选择哪一辆车作为自车，其余的作为环境车。后面的两个按钮是增加传感器的，一个是相机一个是雷达，这里不再赘述。在所有步骤完成后保存成.mat文件。

这个工具箱在2018中就有，但是新加入了很多功能，例如横向控制和纵向控制模块。这里着重描述如何使Driving scenario and sensor modeling。

图6是三个模块组合使用的一种模式。scenario reader接受6个输入量，分别为横向和纵向位置和横向速度和纵向速度各两个，偏航角和角速度。也可以比不接受输入直接在场景中读取。输出量可以是Actor和Lane Boundaries或者其中之一。输出的量可供后续视觉检测和雷达检测模块使用。点击图7中红色圈的图标，会出现图8的界面，点击图8中Find signals即可出现面板中的对应信号，整个场景就出现了画面中。 这里主要描述了App场景构建，保存成文件，Simullink模块加载场景文件实现场景在模块中可视化。

图9(来自simulink)中的video data 仅仅是可视化需求，可忽略。其他三项数据是必须项。其中GPS Data:经度、纬度和时间戳，Map Data:从OpenStreetMap上下载地图转成OpenDRIVE格式，Lidar Data:目标ID、目标位置XYZ（m）、Timestamp。 此简易教程仅是抛砖引玉，具体细节在帮助文档中有详尽的描述，可以大胆进行尝试，去开启自动驾驶把玩之旅。