“MATLAB是我首选的工具，因为它可以加快算法设计和改进。我可以在一个地方完成数据分析、算法开发、算法可视化和仿真，然后生成可靠、高效且易于软件工程师集成到更大系统中的C代码。”
梁玛，德尔福
汽车雷达是碰撞缓解、盲点警报、自适应巡航控制和许多其他主动安全功能的使能技术。雷达系统提供车辆和其他物体的距离、距离率和方位信息数据。该数据的准确性取决于雷达传感器的精确对准。
Delphi使用MATLAB®和MATLAB Coder™加速雷达传感器校准算法的设计、仿真和实现。
“使用MATLAB，我们可以在一个环境中分析数据和设计算法，因此我们可以快速尝试新的想法，然后用图表和统计分析来评估它们，”德尔福系统工程师梁马说。“一旦我们验证了一个算法，我们就会使用MATLAB Coder生成与手写代码一样高效的生产C代码。”
在车辆运行时，雷达传感器校准算法每秒执行40次以上。在1毫秒内，它必须根据雷达传感器提供的数据，以及车辆速度、传感器在车辆上的位置和指向角度，计算出偏差角度。
过去，Delphi系统工程师将MATLAB原型算法交给软件工程师用c语言实现。这种方法有几个缺点。当软件工程师有繁重的工作量时，他们常常几周都无法开始C语言的实现。由于系统工程师和海上软件工程师相隔好几个时区，所以通信很有挑战性。软件工程师有时会误解原型算法，并交付无法满足设计和性能要求的C代码。
由于主动安全系统的需求很大，德尔福只有4周的时间来改进新雷达产品的雷达传感器对齐算法。下载188bet金宝搏他们需要一种方法，使系统工程师能够交付他们自己的产品C代码。
Delphi采用MATLAB和MATLAB Coder开发并实现了雷达传感器对准算法。
Liang使用MATLAB分析了从真实车辆的道路测试中捕获的记录传感器数据。利用大量的测试数据，借助强大的MATLAB内置函数，梁实现并验证了一种雷达传感器对准算法，该算法根据原始雷达探测和主机车速计算传感器不对中角度。该算法计算线性方程组的最小二乘解。基于最小二乘解的残差估计计算角度的精度。
为了验证该算法，Liang使用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，以验证该算法计算出的传感器不对中角的准确性。
他使用MATLAB Coder从算法中生成C代码。他通过调用MATLAB测试代码中的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，在几分钟内完成了每次迭代。
最初，生成的C代码运行在ARM10处理器上，计算不对中角度的时间超过3毫秒。Liang在MATLAB代码中去除冗余逻辑，组合for循环，并进行其他优化，直到生成的代码在不到1毫秒的时间内完成计算，满足吞吐量要求。
按照计划，Liang将改进算法的验证C代码交付给软件集成团队，用于集成到生产系统中。
德尔福已经在多家原始设备制造商的主动安全系统中使用了这种雷达传感器对准算法，目前还没有报告存在缺陷。
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，包括一种目标选择算法，该算法使用融合履带信息、摄像机视觉对象和主机车辆信息，为原始设备制造商的主动安全功能选择适当的目标。
为该算法生成与手写C代码一样高效的C代码．“我们用MATLAB Coder生成的C代码运行速度与早期手工编码的算法实现一样快，”Liang说。“生成的代码也很容易集成，没有缺陷——我们从不修改它。”
开发时间减半．“我用了三周的时间开发了这个算法，只剩下一周的时间用C语言实现并验证它，”梁说。“MATLAB Coder使我能够按时完成项目。如果由软件工程师手工编码，则需要4周以上的时间。”
算法更改很容易验证和编码在几秒钟内．“用我们的传统方法，软件工程师可能需要一周的时间来实现我对算法所做的更改，”梁说。“使用MATLAB和MATLAB Coder，我可以在不到一分钟的时间内自己生成生产C代码，使我能够快速评估新想法。”
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