传感器融合和跟踪工具箱™包括用于设计、仿真和系统分析的算法和工具,用于融合来自多个传感器的数据以保持位置、方向和态势感知。参考示例为实现机载、陆基、船载和水下监视、导航和自主系统的组件提供了一个起点。
工具箱包括多目标跟踪器、传感器融合过滤器、运动和传感器模型,以及数据关联算法,让您使用真实和合成数据评估融合架构。通过传感器融合和跟踪工具箱,您可以导入和定义场景和轨迹,流信号,并为主动和被动传感器生成合成数据,包括RF、声学、EO/IR和GPS/IMU传感器。您还可以使用标准基准测试、度量和动画图形来评估系统精度和性能。
对于模拟加速或桌面原型,工具箱支持C代码生成。金宝app
学习传感器融合和跟踪工具箱的基础知识
自主系统跟踪、监视系统跟踪、定位和硬件连接的示例
四元数、欧拉角、旋转矩阵和转换
基于地面真路点和速率的轨迹和场景
IMU, GPS,雷达,ESM和EO/IR
IMU和GPS传感器融合来确定方向和位置
卡尔曼和粒子滤波器,线性化函数,运动模型
多传感器多目标跟踪器、数据关联和跟踪融合
多目标影院情节,检测和目标跟踪,和跟踪指标