自动化驾驶工具箱

设计,模拟和测试ADA和自主驾驶系统

自动驾驶的工具箱™提供的算法和工具的设计,仿真和测试ADAS和自动驾驶系统。您可以设计并测试视觉和激光雷达感知系统,以及传感器融合,路径规划,以及车辆控制器。可视化工具包括用于视频,激光雷达,和地图的鸟瞰视图情节和范围为传感器的覆盖范围,检测和轨道,和显示器。该工具箱可以导入和工作在这里高清直播地图数据和OpenDRIVE®道路网络。

使用地面真相贴标的应用程序,可以自动地真理的训练标签和评估感知算法。对于硬件在环(HIL)感知,传感器融合,路径规划和控制逻辑的测试和桌面仿真,可以生成和模拟驾驶情形。可以模拟相机,雷达,激光雷达和传感器输出的照片写实3D环境和对象以及车道边界的传感器检测在2.5-d模拟环境。

自动化驾驶工具箱为公共ADA和自动化驾驶功能提供参考应用示例,包括FCW,AEB,ACC,LKA和停车剂代客。Toolbox支持C /万博1manbetx C ++代码生成,用于快速原型设计和HIL测试,支持传感器融合,跟踪,路径规划和车辆控制器算法。

开始:

参考应用程序

使用参考应用程序作为开发自动化驾驶功能的基础。自动化驾驶工具箱包括用于前进碰撞警告(FCW)的参考应用程序,车道保持辅助(LKA)和自动化停车剂座。

驾驶情景模拟

作者驱动场景,使用传感器型号,并生成合成数据以测试模拟环境中的自动化驾驶算法。

长方体驾驶模拟

从雷达和相机传感器模型生成合成检测,并将这些检测结合到驱动场景中,以测试与基于立方体的模拟器的自动化驾驶算法。使用驾驶场景设计器应用程序定义道路网络,演员和传感器。导入预设欧洲NCAP测试和开场主路网络。

虚幻引擎驾驶场景模拟

开发,测试和可视化的在3D模拟环境驱动算法使用虚幻引擎渲染性​​能®来自史诗般的游戏®

使用3D仿真环境记录合成传感器数据,开发车道标记检测系统,并在不同场景下测试该系统。

地面真理标签

地面实况数据的自动化的标签和下与地面实况数据测试从比较的算法的输出。

自动化地面真理标签

使用Ground Truth Labeler应用进行交互式和自动化的Ground Truth标签,方便对象检测、语义分割和场景分类。

测试感知算法

通过比较算法输出的基础事实数据来评估感知算法的性能。

评估车道检测输出对基础事实。

感知与计算机视觉与激光雷达

开发和测试的视觉和激光雷达的处理算法的自动驾驶。

视觉系统设计

制定车辆和行人检测,车道检测和分类计算机视觉算法。

单目摄像机传感器仿真输出。

激光脉云中的检测和跟踪车辆。

传感器融合和跟踪

使用具有卡尔曼滤波器的多目标跟踪框架执行多传感器融合。

映射

访问和可视化高清地图数据从这里HD动态地图服务。显示在地图流观众交通工具和物体的位置。

访问这里高清实时地图数据

从这里HD动态地图的Web服务读取地图数据,其中包含详细的道路,车道以及本地化信息的瓷砖地图图层。

在这里使用的高清动态地图,以验证通道配置。

可视化地图数据

使用流坐标坐标以在驱动器时映射车辆的位置。

路径规划

计划驾驶路径与车辆昂贵地图和运动计划算法。

车辆控制器

使用横向和纵向控制器遵循计划的轨迹。

用于计算转向角斯坦利横向控制器。

最新功能

驾驶场景中的反向运动

模拟驾驶操纵诸如背衬入停车点

OpenStreetMap的道路

使用从OpenStreetMap Web服务导入的道路数据创建驱动方案

爱人的出口

使用OpenDrive格式共享驾驶场景

本地化的例子

开发激光雷达和视觉SLAM算法使用虚幻引擎导航®仿真环境

仿真3D视觉检测发生器块

从虚幻发动机仿真环境生成合成对象和车道边界检测

发行说明有关这些功能的详细信息和相应的功能。

额外的自动化驾驶工具箱资源

使用Simulink实现Adaptive Cruise控制器万博1manbetx