主要内容

传感器融合和跟踪工具

设计、模拟和测试多传感器跟踪和定位系统

传感器融合和跟踪工具箱™包括算法和工具设计、模拟和测试系统,融合来自多个传感器的数据保持态势感知和本地化。参考示例提供了起点多目标跟踪监测和自治系统和传感器融合发展,包括机载、星载、地面、船载和水下系统。

您可以融合来自于现实世界的传感器数据,包括主动和被动雷达、声纳、激光雷达、EO / IR, IMU和GPS。你也可以生成合成数据从虚拟传感器来测试你的算法在不同的场景。工具箱包括多目标跟踪器和过滤器为评估架构,结合网格级,估计detection-level和对象——或者track-level融合。它还提供了指标,包括OSPA GOSPA,对地面实况场景验证性能。

为模拟加速度或快速原型,工具箱支持C和c++代码生成。万博1manbetx

开始

学习基本的传感器融合和跟踪工具

应用程序

例子为自治系统跟踪、监视系统跟踪、定位和硬件连接

方向、位置和坐标系统

四元数、欧拉角旋转矩阵,和转换

轨迹和场景生成

真实路标,率轨迹和场景

传感器模型

IMU、GPS、雷达、ESM, EO / IR

惯性传感器融合

IMU和GPS传感器融合确定方向和位置

估计过滤器

卡尔曼滤波和粒子滤波器、线性化函数和运动模型

多目标跟踪器

多传感器多目标跟踪器、数据关联和跟踪融合

可视化和分析

多目标戏剧情节,对象检测和跟踪,跟踪指标