MATLAB自动驾驶

2天中的第一天

地面真实数据的标记

摘要目的:交互式地在视频或图像序列中标记地面真相数据。使用检测和跟踪算法自动标记。

• Ground Truth Labeler应用程序概述
• 标记感兴趣的区域(roi)和场景
• 自动贴标
• 查看和导出地面真相结果

传感器数据可视化

摘要目的:可视化相机框架，雷达和激光雷达探测。使用适当的坐标系将图像坐标转换为车辆坐标，反之亦然。

• 创建一个鸟瞰图
• 绘制传感器覆盖区域
• 可视化探测和车道
• 从车辆转换为图像坐标
• 用检测和车道边界注释视频

侦测车道及车辆

摘要目的:分段和模型抛物线车道边界。使用预先训练好的物体检测器来检测车辆。

• 执行一个鸟瞰图变换
• 检测车道特征
• 计算车道模型
• 验证车道检测与地面真相
• 用预先训练好的物体探测器探测车辆

处理激光雷达点云

摘要目的:使用存储为三维点云的激光雷达数据。通过将点云分割为集群来导入、可视化和处理点云。注册点云以对齐并构建累积的点云图。

• 导入并可视化点云
• 预处理点云
• 从激光雷达传感器数据中分割对象
• 根据激光雷达传感器数据绘制地图

2天中的第二天

融合传感器检测和跟踪

摘要目的:创建一个多目标跟踪器来融合来自多个传感器(如摄像头、雷达和激光雷达)的信息。

• 跟踪多个对象
• 预处理信号检测
• 利用卡尔曼滤波器
• 管理多条轨道
• 多目标跟踪器跟踪

跟踪扩展对象

摘要目的:创建一个概率假设密度跟踪器来跟踪扩展对象并估计其空间范围。

• 定义传感器配置
• 跟踪扩展对象
• 估计空间范围

生成驾驶场景和传感器建模

摘要目的:交互式创建驾驶场景和合成雷达和摄像头传感器检测，以测试自动驾驶感知算法。

• 驾驶场景设计器应用程序的概述
• 创建包含道路、演员和传感器的场景
• 模拟和可视化场景
• 生成检测和导出场景
• 用场景测试算法