轨道车辆利用激光雷达测量传感器安装在车辆的自我。激光雷达传感器报告测量的点云。MATLAB®中的示例演示了工作流处理点云与跟踪的对象。对于一个仿真金宝app软件®版本的示例,请参考跟踪车辆在仿真软件中使用激光雷达数据。在本例中使用的激光雷达数据记录从高速公路驾驶场景。在本例中,您使用记录数据跟踪车辆的联合概率数据关联(JPDA)跟踪器和一个交互多模型(IMM)的方法。

跟踪高速公路车辆在一个自我。车辆是扩展对象的维度跨越多个传感器分辨率的细胞。结果,这些对象的多个检测传感器报告在一个单一的扫描。在这个例子中,您将使用不同的扩展对象跟踪技术跟踪高速公路车辆和评估结果的跟踪性能。

保险丝从两辆车跟踪提供一个更全面的估计的环境比可以看到每辆车。示例演示了使用track-level熔化炉和对象跟踪数据格式。在本例中,您使用自动驾驶的驾驶场景和视觉检测发电机工具箱™,雷达的雷达数据发生器工具箱™,从传感器融合和追踪和跟踪融合模型和跟踪工具箱™。

的挑战与跟踪车辆在公路上的多路径雷达反射。它还显示了一个鬼过滤方法同时使用一个扩展的对象跟踪滤波器鬼检测和跟踪对象。

跟踪移动物体与多个激光雷达使用基于网格的跟踪。基于网格追踪允许早期从高分辨率传感器的融合数据如雷达和激光雷达来创建一个全局对象列表。

执行动态重新规划在城市驾驶场景使用Frenet引用路径。在本例中,您使用动态占用网格地图的估计当地环境找到最优轨迹。

动态重新计划自主车辆的运动估计的基础上,周围的环境。你使用Frenet参考路径和联合概率数据关联(JPDA)跟踪估计和预测其他车辆在高速公路上的运动。相比,高速公路使用Frenet参考路径轨迹规划示例中,您使用这些估计多目标跟踪的轨迹在这个例子代替地面真理运动规划。

检测、分类和利用激光雷达点云数据的车辆被激光雷达传感器安装在一个自我。在本例中使用的激光雷达数据记录从高速公路的行驶场景。在这个例子中,点云数据分割来决定使用PointSeg网络对象的类。联合概率数据关联(JPDA)追踪与交互式多模型滤波器用于跟踪检测到车辆。

在本例中您将了解如何使用多目标跟踪器跟踪不同无人驾驶飞行器(无人机)在城市环境中。您创建一个场景使用uavScenario对象基于网上构建和地形数据。您使用激光雷达和雷达传感器模型来生成合成传感器数据。最后,您使用各种跟踪算法来估计场景中所有无人机的状态。

生成一个对象级跟踪列表从测量雷达和激光雷达传感器和进一步融合他们使用track-level融合方案。你处理的雷达测量使用一个扩展的对象跟踪和激光雷达测量使用一个联合概率数据关联(JPDA)追踪。您进一步融合这些痕迹使用track-level融合方案。工作流程的示意图如下所示。

构建一个基于事件的传感器融合和跟踪模型仿真软件®。金宝app

轨道车辆利用激光雷达测量传感器安装在车辆的自我。由于高分辨率激光雷达传感器的功能,每个传感器的扫描包含大量的点,一般称为点云。中的示例演示了工作流处理点云模型和跟踪对象。金宝app在本例中使用的激光雷达数据记录从高速公路驾驶场景。你使用记录数据跟踪车辆联合概率数据关联(JPDA)追踪和交互多模型(IMM)的方法。紧密的例子之前,使用激光雷达跟踪车辆:从点云来跟踪列表MATLAB®的例子。

模型和减轻多路径雷达反射在高速公路驾驶场景仿真软件®。金宝app它与多路径密切遵循高速公路车辆跟踪雷达反射MATLAB®的例子。

跟踪高速公路车辆在自我车辆仿真软件。金宝app在本例中,您使用多个扩展对象跟踪技术跟踪高速公路车辆和评估他们的跟踪性能。这个例子密切遵循扩展对象的高速公路车辆跟踪雷达和摄像头MATLAB®的例子。

执行进行航迹融合模型®与传感器融合和跟踪工具箱™。金宝app在自动驾驶的情况下,示例说明了如何构建一个使用跟踪熔化炉块分散跟踪架构。在这个例子中,每个车辆执行跟踪独立以及保险丝收到其他车辆跟踪信息。这个例子紧随汽车安全应用程序的进行航迹融合MATLAB®的例子。

跟踪移动物体与多个激光雷达在仿真软件中使用基于网格的追踪器。金宝app您使用基于网格的多目标跟踪仿真软件块定义基于网格的追踪。金宝app这个网格跟踪器使用动态占用网格地图的中间表示环境。这个例子在城市环境中使用多个紧跟网格跟踪激光雷达MATLAB®的例子。

自治系统需要精确估计的环境来支持决策、计划和控制。金宝app高分辨率雷达和激光雷达等传感器经常用于自治系统协助评估的环境。通常这些传感器输出跟踪。输出跟踪检测和融合跟踪在一起以分散的方式提供许多好处,包括低误报率、更高的目标估计精度,低带宽需求和较低的计算成本。这个例子向您展示了如何从测量跟踪对象的雷达和激光雷达传感器以及如何融合在仿真软件中使用track-level融合方案®。金宝app你处理的雷达测量使用高斯混合概率假设密度(GM-PHD)跟踪和激光雷达测量使用一个联合概率数据关联(JPDA)追踪。您进一步融合这些痕迹使用track-level融合方案。示例密切遵循Track-Level雷达和激光雷达数据融合MATLAB®的例子。