MathWorks今日推出传感器融合与跟踪工具箱，现在作为版本2018b的一部分提供。新工具箱为在航空航天和国防、汽车、消费电子和其他行业从事自主系统工作的工程师提供了算法和工具，以保持位置、方向和态势感知。工具箱扩展了基于MATLAB的工作流，帮助工程师为自主系统开发准确的感知算法茎。
在自主系统开发的感知阶段工作的工程师需要融合来自各种传感器的输入，以估计这些系统周围物体的位置。现在，研究人员、开发人员和爱好者可以使用定位和跟踪算法，以及工具箱中的参考示例，作为实现这些目标的起点机载、陆基、舰载和水下监视、导航和自治系统的ent组件。工具箱提供了一个灵活和可重用的环境，可供开发人员共享。它提供了模拟传感器检测、执行定位、测试传感器融合体系结构和评估跟踪重建的功能苏丹。
“从事跟踪和导航系统工作的算法设计师经常使用内部工具，这些工具可能难以维护和重用，”MathWorks设计自动化市场总监Paul Barnard说。“传感器融合和跟踪工具箱，工程师可以探索多种设计并执行“假设分析”，而无需编写自定义库。他们还可以在软件中模拟可跨团队和组织共享的融合体系结构。”
传感器融合和跟踪工具箱包括：
- 用于设计、模拟和分析系统的算法和工具，这些系统融合来自多个传感器的数据，以保持位置、方向和态势感知
- 为机载、陆基、舰载和水下监视、导航和自主系统提供起点的参考示例
- 多目标跟踪器、传感器融合滤波器、运动和传感器模型以及数据关联算法，可用于使用真实和合成数据评估融合架构
- 场景和轨迹生成工具
- 主动和被动传感器的合成数据生成，包括RF、声学、EO/IR和GPS/IMU传感器
- 系统精度和性能标准基准、指标和动画绘图
- 使用C代码生成的模拟加速或桌面原型的部署选项
要了解有关传感器融合和跟踪工具箱的更多信息，请访问：mathworks.com/s manbetx 845products/sensor-fusion-and-tracking.html
