Delphi采用MATLAB和MATLAB Coder开发并实现了雷达传感器对准算法。
梁使用MATLAB分析了从真实车辆的道路测试中捕捉到的传感器数据。在海量测试数据的帮助下,借助MATLAB强大的内置功能,Liang实现并验证了一种雷达传感器对准算法,该算法根据雷达原始检测和主机车速计算出传感器错位角度。该算法计算线性方程组的最小二乘解。并根据最小二乘解的残差估计计算角的精度。
为了验证算法的有效性,Liang利用MATLAB中记录的传感器和车辆数据进行了仿真。然后他使用MATLAB脚本处理了大量的车辆数据,验证了算法计算出的传感器偏差角度的准确性。
他使用MATLAB编码器从算法生成C代码。他通过在MATLAB测试代码中调用MEX函数来验证C代码,并将生成的代码的结果与原始MATLAB算法的结果进行比较,在几分钟内完成每个迭代。
最初,生成的C代码运行在ARM10处理器上,在超过3毫秒的时间内计算出偏差角度。Liang在MATLAB代码中删除冗余逻辑,组合for循环,并进行其他优化,直到生成的代码在1毫秒内完成计算,满足吞吐量要求。
梁如期将经过验证的改进算法的C代码交付给软件集成团队,用于集成到生产系统中。
德尔福已经在多家oem生产车辆的主动安全系统中使用了这种雷达传感器对准算法,没有报告存在缺陷。
Liang和他的同事使用MATLAB和MATLAB Coder设计并实现了其他几种生产算法,包括目标选择算法,该算法使用融合轨迹信息、摄像机视觉对象和宿主车辆信息,为oem的主动安全特性选择合适的目标。