自动驾驶

使用Matlab和Simulink自动驾驶金宝app

马铃薯®,S金宝appimulink.®,和RoadRunner通过让工程师了解真实世界的行为,减少车辆测试,并验证嵌入式软件的功能,推进了自动驾驶感知、规划和控制系统的设计。使用MATLAB和Simulin金宝appk,您可以:

  • 访问,可视化和标签数据
  • 模拟驾驶场景
  • 设计规划和控制算法
  • 设计感知算法
  • 使用代码生成部署算法
  • 整合和测试

访问,可视化和标签数据

您可以使用Matlab接口为CAN和ROS访问LIVE和录制的驱动数据。使用内置工具,您还可以可视化和标记导入的数据。例如,地面真实贴标程序应用程序提供一个接口以交互式化和标记多个信号,或者您可以自动标记这些信号并将标记的数据导出到工作区。

要访问和可视化地理地图数据,您可以在此处使用HD Live Maps和OpenStreetMap®


模拟驾驶场景

你可以用长方体和虚幻引擎®在MATLAB仿真环境中开发和测试虚拟场景中的算法。

长方体环境用简单的图形表示参与者,并使用概率传感器模型。您可以使用这个环境进行控制、传感器融合和运动规划。

使用虚幻引擎环境,您可以开发用于感知和长方体环境的算法。Roadrunner让您设计与模拟器一起使用的场景,包括Carla,Vires VTD和NVIDIA Drive SIM®,以及MATLAB和Simulink。金宝appRoadRunner还支持出口到金宝app行业标准文件格式,如FBX®和OpenDRIVE®


设计规划和控制算法

使用MATLAB和SIMULINK金宝app,您可以开发路径规划和控制算法。您可以使用横向和纵向控制器设计车辆控制系统,使自动车辆能够遵循计划的轨迹。

您还可以使用传感器模型和车辆动力学模型,以及2D和3D仿真环境综合测试算法。


设计感知算法

你可以利用相机、激光雷达和雷达的数据开发感知算法。感知算法包括检测、跟踪和定位,可以用于自动制动、转向、地图构建和里程计等应用程序。

您可以将这些算法作为ADAS应用的一部分实现,如紧急制动和转向。

使用MATLAB,您可以开发传感器融合,同时定位和映射(SLAM),地图建筑物和内径测量的算法。


部署算法

您可以使用代码生成工作流程将感知,规划和控制算法部署到硬件。金宝app支持的代码生成语言包括C,C ++,CUDA®, Verilog®和vhdl.®

您还可以将算法部署到面向服务的架构,如ROS和AutoSAR。

使用自动生成的代码,您可以连接传感器与其他ECU组件。支持多个部署目标,包括NVIDIA、Intel的硬件金宝app®、手臂®, 和更多。


集成和测试

你可以整合和测试你的感知、计划和控制系统。使用Simu金宝applink Requirements™,您可以捕获和管理您的需求。您还可以使用Simulink Te金宝appst™并行地运行和自动化测试用例。