Delphi采用MATLAB和MATLAB编码器开发并实现了雷达传感器对准算法。
Liang使用MATLAB分析从实际车辆道路测试中获取的传感器记录数据。借助大量测试数据和强大的MATLAB内置功能,Liang实现并验证了一种雷达传感器对准算法,该算法根据原始雷达检测和主机车速计算传感器失调角。该算法计算线性方程组的最小二乘解。它还根据最小二乘解的残差估计计算角度的精度。
为了验证算法,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脚本处理大量车辆数据,以验证算法计算的传感器失调角的准确性。
他使用MATLAB编码器从算法生成C代码。他通过调用MATLAB测试代码中的MEX函数并将生成代码的结果与原始MATLAB算法的结果进行比较来验证C代码,并在几分钟内完成每个迭代。
最初,在ARM10处理器上运行的生成的C代码计算了超过3毫秒的未对准角度。Liang删除了冗余逻辑,合并了for循环,并在MATLAB代码中执行了其他优化,直到生成的代码在不到1毫秒的时间内完成了计算,满足了吞吐量要求。
按照计划,Liang将经验证的改进算法C代码交付给软件集成团队,以便集成到生产系统中。
德尔福已经在多家原始设备制造商的生产车辆的主动安全系统中使用了这种雷达传感器校准算法,没有报告缺陷。
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、摄像机视觉对象和主机车辆信息为OEM的主动安全功能选择合适的目标。