今天的Mathworks介绍了传感器融合和跟踪工具箱，现在可以作为2018B发布的一部分提供。新的工具箱配备工程师在航空航天和防御，汽车，消费电子产品和其他行业的自治系统，拥有算法和工具，以维持位置，方向和态势意识。该工具箱扩展了基于MATLAB的工作流程，以帮助工程师为自主系统开发准确的感知算法。
研究自主系统开发的感知阶段的工程师需要熔断来自各种传感器的输入来估计这些系统周围的物体的位置。现在，研究人员，开发人员和爱好者可以使用算法，以及工具箱内的参考例子，作为实施机载，基于地基，船载和水下监视，导航和自主系统组件的起点。工具箱提供了一个灵活可重用的环境，可在开发人员身上共享。它提供了模拟传感器检测，执行本地化，测试传感器融合架构和评估跟踪结果的功能。
“算法在跟踪和导航系统上工作的设计人员通常使用可能难以维护和重用的内部工具，“营销总监 - 设计自动化，MathWorks。“带有传感器融合和跟踪工具箱，工程师可以探索多种设计，并在不编写自定义库的情况下执行'什么分析'。它们还可以模拟可以在团队和组织中共享的软件中的融合架构。“
传感器融合和跟踪工具箱包括：
- 设计，模拟和分析来自多个传感器数据的系统以维持位置，方向和态势意识的系统的算法和工具
- 参考例子，为机载，基于地面，船载和水下监控，导航和自主系统提供了一个起点
- 多目标跟踪器，传感器融合器，运动和传感器型号，以及可用于使用真实和合成数据评估融合架构的数据关联算法
- 场景和轨迹生成工具
- 用于主动和无源传感器的合成数据生成，包括RF，声学，EO / IR和GPS / IMU传感器
- 系统准确性和性能标准基准测试，指标和动画图
- 使用C代码生成仿真加速度或桌面原型的部署选项
要了解有关传感器融合和跟踪工具箱的更多信息，请访问：mathworks.com/下载188bet金宝搏products/sensor-fusion-and-tracking.html.
