MATLAB和SIMU金宝appLINK用于自动化驾驶系统
汽车工程师使用Matlab®和模拟金宝app®设计自动化驾驶系统功能，包括传感，路径规划和传感器融合和控制。使用Matlab和Simulin金宝appk，您可以：
- 使用预先构建的算法、传感器模型和应用开发感知系统，用于计算机视觉、激光雷达和雷达处理以及传感器融合。
- 使用完全组装的参考应用设计控制系统和3D环境中的模型车辆动态。
- 通过使用合成传感器型号创作驾驶场景测试和验证系统。
- 使用自动驾驶特定的可视化。
- 通过设计和使用车辆昂贵地图和运动计划算法来计划驾驶路径。
- 减少符合ISO 26262所需的工程工作。
- 使用代码生成产品自动生成C代码以进行快速原型制作和HIL测试。下载188bet金宝搏
“MATLAB是我的首选工具，因为它加快了算法的设计和改进。我可以在一个地方做数据分析、算法开发、算法可视化和仿真，然后生成C代码，这是可靠的，高效的，易于软件工程师集成到一个更大的系统中。”
梁妈妈,德尔福
使用MATLAB实现自动驾驶系统
感知设计和测试
MATLAB提供了用于计算机视觉、激光雷达处理、雷达和传感器融合的预建算法和传感器模型。使用跟踪和数据关联技术库进行传感器融合，包括点和扩展目标跟踪器。仿真来自IMU/GPS传感器的测量数据，设计融合和定位算法来估计车辆的位置和方向。
利用深度学习和机器学习开发行人检测，车道检测和可驱动路径估计的算法。
使用地面真理标签应用程序，通过将地理数据与算法输出进行比较来测试感知系统性能。
客户成功
- 观察毛毛虫标签相机数据。（18:47）
- 了解自动活动标签LIDAR数据。（14:05）．
- 阅读斯堪尼亚的方式为AEB开发传感器融合．
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控制设计和测试
为自动驾驶功能开发控制器，如自动应急制动（AEB），车道保持辅助（LKA），自动巡航控制（ACC）和自动化停车剂代级。设计模型预测控制器，专门用于自动化驾驶应用，具有预构建功能和块的方案，如ACC，LKA和避免避免。
使用雷达和相机传感器型号使用撰写的方案和合成检测来测试自动化驾驶算法。使用使用的道路网络，演员和传感器定义驾驶场景设计器应用程序．导入预构建的EURO NCAP测试和OpenDRIVE®道路网络。
客户成功
- 阅读Voyage的发展过程自行车出租车的纵向控制。
- 看日立发展方式适应性巡航控制的模型预测控制器。
- 观看Mobileye原型的原型实时硬件上的ADAS算法．
路径规划和本地化
使用车辆昂贵地图和运动计划算法计划驾驶路径。您还可以使用ROS Toolbox™中的界面访问ROS的路径规划技术。使用来自IMU和GPS传感器的数据估算车辆位置和方向。
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基于仿真的测试
使用driving Scenario Designer应用程序测试你的自动驾驶算法，它可以让你构建场景或加载预构建的场景-包括EuroNCAP。从你的统计雷达和相机模型中生成检测，并在MATLAB或Simulink中分析输出。金宝app
使用参考应用程序和3D环境开发ADA和自动化驱动功能的虚拟测试。车辆模型附带虚拟摄像头，在模拟期间将图像发送回Simulink。金宝app分析Simulink中的信号以测试您的车道检测金宝app算法。自定义虚幻引擎编辑中的场景为您提供了额外的灵活性来创建和模拟完全锻炼ADA和自动驾驶功能的方案。
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