传感器融合和跟踪工具箱™包括设计,仿真和系统,从多个传感器熔丝数据保持位置,方向和态势感知分析算法和工具。参考实施例提供用于实现机载的,基于地面,船载,和水下监视,导航和自治系统的组件的起点。
所述工具箱包括多对象跟踪器,传感器融合滤波器,运动和传感器模型和数据关联算法,让你评估使用真实的和合成的数据融合架构。随着传感器融合和跟踪工具箱可以导入并定义场景和轨迹,流信号,并生成用于有源和无源传感器,包括射频,声学,EO / IR,和GPS / IMU传感器合成数据。您也可以评估系统的精度和性能标准的基准测试,指标和动画图。
为模拟加速或桌面原型,工具箱支持C代码生成。万博1manbetx
了解传感器融合和跟踪工具箱的基础知识
自治系统跟踪,监控系统的跟踪,定位和硬件连接示例
四元数,欧拉角,旋转矩阵,和转换
地面实况waypoint-和基于速率的轨迹和场景
IMU,GPS,雷达,ESM和EO / IR
IMU和GPS传感器融合,以确定方向和位置
卡尔曼和颗粒过滤器,线性化函数,和动作模型
多传感器多对象跟踪器,数据关联,和轨道融合
多对象剧场图,检测与对象轨迹,和轨道度量