MATLAB和Simu金宝applink进行自动驾驶系统
汽车工程师使用MATLAB®和Sim金宝appulink®设计自动驾驶系统功能，包括传感、路径规划、传感器融合和控制。使用MATLAB和Simulink，您可以：金宝app
- 开发使用预置的算法，传感器模型，以及用于计算机视觉，激光雷达和雷达处理和传感器融合应用感知系统。
- 使用完全组装的参考应用程序在三维环境中设计控制系统和模型车辆动力学。
- 通过使用合成传感器模型编写驾驶场景来测试和验证系统。
- 使用自动驾驶专用的可视化。
- 计划通过设计和使用车辆costmaps和运动规划算法驱动的路径。
- 减少符合ISO 26262所需的工程工作。
- 自动生成的快速原型和HIL使用代码生成产品测试C代码。下载188bet金宝搏
“MATLAB是我的首选工具，因为它加速算法的设计和改进。我可以做数据分析，算法开发，算法可视化和仿真在一个地方，然后生成C代码，可靠，高效，方便的软件工程师到一个更大的系统中集成“。
靓妈，德尔福
使用MATLAB的自动驾驶系统
感知设计和测试
MATLAB提供了一种用于计算机视觉，激光雷达的处理，雷达和传感器融合预置的算法和传感器模型。使用的跟踪和数据关联技术，包括点和扩展对象跟踪器库执行传感器融合。从IMU模拟测量/ GPS传感器，和设计融合和定位算法来估计车辆位置和方向。
使用深度学习和机器学习开发行人检测，车道检测，并且行驶的路线估计算法。
使用地面真值标记应用程序，通过比较地面真值数据和算法输出，测试感知系统的性能。
客户成功
- 观看如何卡特彼勒标签相机数据。（18:47）
- 了解奥托立夫标记激光雷达数据。（14:05）.
- 读斯堪尼亚开发用于AEB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，如自动紧急制动（AEB）、车道保持辅助（LKA）、自动巡航控制（ACC）和自动泊车代客泊车。专为自动驾驶应用设计模型预测控制器，具有预先构建的功能和模块，用于ACC、LKA和避障等场景。
测试自动化使用创作场景和从雷达和摄像机传感器模型合成的检测驱动的算法。定义路网，演员和传感器使用驱动方案设计器应用程序.进口预建的欧洲NCAP测试和OpenDRIVE®公路网。
客户成功
- 阅读之旅如何发展用于自驱动出租车纵向控制。
- 了解日立的发展用于自适应巡航控制模型预测控制器。
- Mobileye在手表原型如何实时硬件上的ADAS算法.
代码示例
路径规划与定位
使用车辆成本图和运动规划算法规划驾驶路径。您也可以使用ROS工具箱中的接口从ROS访问路径规划技术™. 使用来自IMU和GPS传感器的数据估计车辆位置和方向。
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基于模拟测试
测试使用的驱动方案设计的应用程序，它可以让你建立的场景或负载预建的那些你自动驾驶的算法 - 包括欧洲NCAP。从统计的雷达和摄像头的模型生成的检测和分析MATLAB或Simulink中输出。金宝app
使用参考应用程序和3D环境开发ADAS和自动驾驶功能的虚拟试验场。车辆模型带有一个虚拟摄像机，在模拟过程中将图像发送回Simulink。分析Simulink中的信号，测试车道检测算法。通过在虚幻引擎编辑器中自定义场景，您可以更灵活地创建和模拟场景，充分利用ADAS和自动驾驶功能。金宝app
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