建立車輛仿真模型后，可以通過自己的模型Desk修改ASM模型的參數。這意味著您可以直接在model  desk中配置車輛參數，而不必在每個SIMULINK的子系統中逐個查找相關參數。

Motion  desk是通過model  desk生成的模型進行可視化的工具。是可視化車輛、周邊環境、周邊車輛、交通狀況、行人等的工具?？梢詣撛旆浅碗s的交通環境。這里沒有什么特別要解釋的。

所有這些都基于PC。汽車是嵌入式系統，所以需要生成C代碼。Modeldesk可以根據特定標準的協議生成代碼，需要將其構建在實時嵌入系統上。直到Build由PC端模型desk完成。但是，如果build將整個系統插入嵌入式設備，model  desk就無能為力了。

但是想觀察嵌入式設備上運行的系統，想更改一些參數。還需要log數據。這一步由control  desk完成。除了此嵌入式設備外，還提供dSPACE。自動盒子、DS1006(嵌入式設備)等。設備價格也相當貴。

那有些人很好奇。算法構建很好。開始在嵌入式設備上工作了嗎？其次是重要的部分。這部分是硬件的循環模擬。

想象一下整車廠開發新車，新的控制算法。但是車輛工廠不能說新車的所有零部件都制作好后才開始開發軟件代碼。然后需要一輛虛擬車，工程師可以根據新開發的車輛調整數據。只要數據調整好，我們就可以用這輛虛擬車做軟件測試。理論上，如果ASM足夠，只要參數足夠，ASM就應該能夠提供與實際汽車相同的動作。那么，如果把這輛虛擬車加載到嵌入式系統中，那么在嵌入式系統中運行的就是虛擬車，比如真實的車(包括周邊環境、傳感器、車道等)。此時，只要從嵌入式系統中提取I/O，并連接到車輛工廠開發的ECU，對于開發的ECU，就可以獲得與實際汽車行駛時相同的IOPT。工程師可以通過ECU的反饋來判斷開發的軟件是否有問題。

這是dSPACE整個工具鏈。一切都是為了后面的硬件循環模擬。

但是！研究無人駕駛汽車，可以參考dSPACE的ASM學習車輛動力學相關知識，不能再詳細了。我們可以理解車輛所有階段的控制邏輯。理解后，配合場景構建傳感器的駕駛環境，構建虛擬駕駛環境，算法就可以直接在SIMULINK上構建。此外，由于基于SIMULINK開發，測試的代碼可以直接在支持其他MBD的地方使用。

DSPACE的工具鏈的作用類似于FRISKAN，它執行傳感器虛擬環境——汽車動力學模擬。但是，prescan不提供硬件、block  set(CAN  block  set、satellite  Blockset、ADAS  is  v2 horizon、wireless  communiation)等。因此，進行試駕試驗，dSPACE會更方便，也會更貴。