基于MATLAB和Simulink的自动驾驶金宝app

MATLAB®,S金宝appimulink®,和RoadRunner通过使工程师能够深入了解真实世界的行为、减少车辆测试和验证嵌入式软件的功能,加快了自动驾驶感知、规划和控制系统的设计。使用MATLAB和Simulink,您可以:金宝app

  • 访问、可视化和标记数据
  • 模拟驾驶场景
  • 设计规划和控制算法
  • 设计感知算法
  • 使用代码生成部署算法
  • 集成测试

访问、可视化和标记数据

您可以使用can和ROS的MATLAB接口访问实时和记录的驾驶数据。您还可以使用内置工具可视化和标记导入的数据。例如,ground truth labeler应用程序提供了一个交互可视化和标记多个信号的界面,或者您可以自动标记这些信号并将标记的数据导出到o您的工作区。

您还可以使用HD Live Maps和OpenStreetMap访问和可视化地理地图数据®.


模拟驾驶场景

可以使用长方体和长方体虚幻引擎®使用MATLAB开发和测试虚拟场景中的算法的仿真环境。

长方体环境将参与者表示为简单的图形,并使用概率传感器模型。您可以使用此环境进行控制、传感器融合和运动规划。

使用虚拟引擎环境开发感知算法,以及长方体环境用例。您还可以使用RoadRunner设计场景以与模拟器一起使用,包括卡拉、Vires VTD和NVIDIA Drive Sim®RoadRunner还支持导出到行业标准文件格式金宝app,如FPX和OpenDRIVE金宝app®.


设计规划和控制算法

使用MATLAB和Simulink金宝app,您可以开发路径规划和控制算法。您可以使用横向和纵向控制器设计车辆控制系统,使自动驾驶车辆能够按照计划的轨迹行驶。

您可以使用传感器模型和车辆动力学模型以及二维和三维仿真环境综合测试算法。


设计感知算法

您可以开发感知算法,如使用来自照相机、激光雷达和雷达的数据。感知算法包括检测、跟踪和定位,可用于自动制动、转向、地图生成和里程计等应用。

这些算法可以作为ADAS应用程序的一部分实现,如紧急制动和转向。

使用MATLAB,开发传感器融合、同步定位和映射(SLAM)、地图构建和里程计的算法。


部署算法

您可以使用代码生成工作流将感知、规划和控制算法部署到硬件。支持的代码生成语言包括C、C++、CUDA。金宝app®,Verilog®,和VHDL®.

将算法部署到面向服务的体系结构,如ROS和AUTOSAR。

您还可以使用自动生成的代码将传感器与其他ECU组件连接起来。支持多个部署目标,包括来自NVIDIA、Intel的硬件金宝app®®,等等。


集成测试

您可以集成和测试感知、规划和控制系统™ 捕获和管理您的需求。使用Simulink测试™ 并行运行和自动化测试用例。金宝app