主要内容

monostaticLidarSensor

模拟和模拟激光雷达点云发生器

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描述

的monostaticLidarSensor系统目标™通过单基地激光雷达传感器生成目标点云检测。你可以使用monostaticLidarSensor包含移动和静止平台的场景中的对象，例如使用trackingScenario．的monostaticLidarSensor对象从定义网格的平台生成点云(使用网属性)。的monostaticLidarSensor系统对象模型是一个理想的点云发生器，不考虑误报和漏检的影响。

使用模拟激光雷达传感器生成点云探测:

  1. 创建monostaticLidarSensor对象，并设置其属性。

  2. 使用参数调用对象，就像调用函数一样。

要了解更多关于System对象如何工作的信息，请参见什么是系统对象?

创建

语法

传感器= monostaticLidarSensor (SensorIndex)
传感器= monostaticLidarSensor (SensorIndex、名称、值)

描述

例子

传感器= monostaticLidarSensor (SensorIndex）创建具有指定传感器索引的模拟激光雷达传感器，SensorIndex．使用默认属性值。

传感器= monostaticLidarSensor (SensorIndex，名称,值）使用一个或多个名称-值对设置属性。将每个属性名用引号括起来。例如,monostaticLidarSensor(1、“DetectionCoordinates”、“传感器”)创建一个模拟激光雷达传感器，在传感器索引等于1的传感器笛卡尔坐标系统中报告检测。

属性

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除非另有说明，属性是nontunable，这意味着您不能在调用对象之后更改它们的值。对象在调用时锁定，而释放函数打开它们。

如果一个属性是可调，您可以随时更改它的值。

有关更改属性值的更多信息，请参见在MATLAB中使用系统对象进行系统设计．

唯一的传感器标识符，指定为正整数。这种特性可以区分多传感器系统中不同传感器产生的点云。当创建一个monostaticLidarSensor对象，则必须指定SensorIndex作为创建语法中的第一个输入参数，或者将其指定为SensorIndex属性。

传感器更新速率，指定为以Hz为单位的正标量。的更新间隔的倒数UpdateRate)必须为中定义的模拟时间间隔的整数倍trackingScenario．在更新间隔之间向传感器请求的任何更新都不包含点云。

例子:5

数据类型:双

平台上的传感器位置，指定为1乘3的实值向量。此属性定义了传感器相对于平台原点的坐标。默认值为平台原点向前1.5米。单位是米。

例子:[．2 0.1 0]

数据类型:双

在平台上的传感器安装方向，指定为标量的3元矢量，以度数表示。向量的每个元素对应于一个固有的欧拉角旋转，该旋转将平台的体轴带到传感器轴上。这三个元素定义了绕的旋转z-，y- - - - - -,x-轴，按这个顺序。第一次旋转使平台轴围绕z设在。第二次旋转围绕旋转的帧旋转y设在。最后的旋转使框架围绕载体旋转x设在。

例子:(10 -15)

数据类型:双

最大检测范围，指定为正标量，单位为米。

例子:500

数据类型:双

距离测量的精度，指定为正标量(米)。属性值代表的是量程测量的标准偏差。

例子:0．1

数据类型:双

激光雷达传感器的方位角分辨率，指定为度数的正标量。每个仰角通道的点数等于方位角极限除以方位角分辨率。

数据类型:双

激光雷达传感器的仰角分辨率，指定为度数的正标量。每方位角通道的点数等于仰角极限除以仰角分辨率。

数据类型:双

激光雷达传感器的方位限制，指定为以度数为单位的1 × 2行标量向量。

例子:(-90 90)

数据类型:双

激光雷达传感器的仰角限制，指定为以度数为单位的1 × 2行矢量。

例子:(-90 90)

数据类型:双

允许添加噪声到点云位置，指定为真正的或假．将此属性设置为真正的添加噪声到点云位置。否则，点云位置不包含噪声。该传感器将随机高斯噪声加到每个点上，其均值为零，标准差由RangeAccuracy财产。

数据类型:逻辑

启用组织的点云位置，指定为真正的或假．

  • 当此属性设置为真正的，点云输出为N——- - - - - -米-by-3标量数组N标高通道的数量，和米为方位角信道数。

  • 当此属性设置为假，点云输出为P- × 3标量矩阵，其中P是仰角和方位角通道数的乘积。

数据类型:逻辑

启用可选输入参数，该参数将传感器平台姿态的当前INS估计传递给指定为的传感器假或真正的．当真正的时，将姿态信息添加到MeasurementParameters属性的配置，使跟踪和融合算法估计场景帧中的目标状态。它还支持报告场景框架中的点云位置。

数据类型:逻辑

报告检测的坐标系统，指定为:

  • “传感器”-检测报告在传感器的直角坐标系中。

  • “身体”-检测报告在平台的矩形体系统中。

  • “场景”—检测报告在矩形场景坐标系中。要启用此值，请设置之内财产真正的．

数据类型:字符

使用

语法

pointCloud =传感器(targetMeshes、时间)
pointCloud =传感器(targetMeshes、insPose、时间)
[pointCloud,配置]=传感器(＿＿＿）
(pointCloud、配置集群)=传感器(＿＿＿）

描述

pointCloud=传感器(targetMeshes，时间）返回目标的三维几何网格的点云测量值，tgtMeshes，在模拟中时间．

pointCloud=传感器(targetMeshes，insPose，时间）也指定了ins估计的姿势，insPose，用于传感器平台。通过跟踪和融合算法利用INS信息估计目标在场景框架中的位置。

要启用此语法，请设置之内财产真正的．

［pointCloud，配置) =传感器(＿＿＿）也返回传感器的配置，配置，在当前模拟时间。可以将这些输出参数与前面的任何输入语法一起使用。

［pointCloud，配置，集群) =传感器(＿＿＿）同样的回报集群，点云中每个点的真正集群标签。

输入参数

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目标网格，指定为结构数组。每个结构必须包含以下字段。

字段名 描述
PlatformID 目标的唯一标识符，指定为非负整数。
ClassID 目标类的唯一标识符，指定为非负整数。
位置 目标相对于传感器安装平台本体框架的位置，指定为标量的3元向量。
取向 目标相对于传感器安装平台的本体框架的方向，指定为a四元数物体或旋转矩阵。
网 目标的几何网格，指定为extendedObjectMesh对象相对于目标的体帧。

根据INS估计平台姿态，指定为结构。INS信息可以通过跟踪和融合算法来估计平台在场景框架中的姿态和速度。

来自惯性导航系统(INS)的平台位姿信息是一个具有以下字段的结构:

场 定义
位置

导航框架中的位置，指定为1 × 3实值向量。单位是米。
速度

导航框架中的速度，指定为1 × 3实值向量。单位是米每秒。
取向

相对于导航框架的方向，指定为四元数或者一个3 × 3实值旋转矩阵。旋转是从导航框架到当前INS主体框架。这也被称为“父到子”旋转。

依赖关系

要启用此参数，请设置之内财产真正的．

数据类型:结构体

当前模拟时间，指定为正标量，单位为秒。

数据类型:双

输出参数

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由传感器生成的点云检测，返回为标量数组。数组的维数由HasOrganizedOuput财产。

  • 当属性设置为真正的，pointClouds返回一个N——- - - - - -米-by-3标量数组N标高通道的数量，和米为方位角信道数。

  • 当属性设置为假，pointClouds作为P- × 3标量矩阵，其中P是仰角和方位角通道数的乘积。

报告点云位置的坐标系由DetectionCoordinates财产。

当前传感器配置，作为结构返回。该结构有以下字段:

场 描述
SensorIndex

唯一的传感器索引，返回为一个正整数。
IsValidTime

有效检测时间，返回为真正的或假．IsValidTime是假在更新速率指定的更新间隔之间请求检测更新时。
IsScanDone

IsScanDone是真正的当传感器完成扫描时。
FieldOfView

传感器的视场，返回为正实值的2 × 2矩阵。第一行元素是方位下限和上限;第二行元素是下限和上限。
MeasurementParameters

传感器测量参数，作为结构数组返回，其中包含将顶层框架中的位置和速度转换到当前传感器框架所需的坐标框架转换。

数据类型:结构体

中的点的群集标签pointCloud输出，作为非负整数数组返回。数组的维数由HasOrganizedOuput财产。

  • 当此属性设置为真正的，集群作为N——- - - - - -米- × 2标量数组，其中N标高通道的数量，和米为方位角信道数。在第三个维度上，第一个元素表示PlatformID生成点的目标，第二个元素表示ClassID的目标。

  • 当此属性设置为假，pointClouds作为P- × 2标量矩阵P是仰角和方位角通道数的乘积。对于矩阵的每一行，第一个元素表示PlatformID而第二个元素表示ClassID的目标。

对象的功能

要使用对象函数，请指定System对象作为第一个输入参数。例如，释放名为system的对象的系统资源obj，使用下面的语法:

发行版(obj)

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coverageConfig 传感器和发射器覆盖配置
扰乱 对物体施加扰动
扰动 物体上定义的扰动
一步 运行系统对象算法
释放 释放资源并允许更改系统对象属性值和输入特征
重置 使内部状态复位系统对象

例子

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打开生活的脚本

创建一个跟踪场景。添加自我平台和目标平台。

场景= trackingScenario;自我=平台(场景);目标=平台(场景中,“轨迹”kinematicTrajectory (“位置”(10 3 0),“速度”[5 0 0]));

定义目标的几何网格。指定目标尺寸后调整网格的尺寸。

目标。网= extendedObjectMesh(“球”）;target.Dimensions.Length = 5;target.Dimensions.Width = 3;target.Dimensions.Height = 2;

可视化目标的网格。

显示(target.Mesh)

图中包含一个轴对象。axis对象包含一个patch类型的对象。

ans = Axes with properties: XLim: [-2.5000 2.5000] YLim: [-2 2] XScale: 'linear' YScale: 'linear' GridLineStyle: '-' Position: [0.1300 0.1100 0.7750 0.8150] Units: 'normalized'显示所有属性

创建一个monostaticLidarSensor与指定的UpdateRate和DetectionCoordinates．

传感器= monostaticLidarSensor (1,“UpdateRate”10“DetectionCoordinates”，“身体”）;

将场景向前推进一步，得到从自我平台上观察到的目标的网格。

推进(场景);tgtmeshes = targetMeshes(自我);

使用创建的传感器从获得的目标网格生成点云。

时间= scenario.SimulationTime;[ptCloud, config, clusters] = sensor(tgtmesh, time);

可视化点云检测。

图()plot3 (ptCloud (: 1), ptCloud (:, 2), ptCloud (:, 3),“o”）

图中包含一个轴对象。axis对象包含一个类型为line的对象。

另请参阅

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介绍了R2020b

传感器融合和跟踪工具箱文档

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自主系统的传感器融合与跟踪

自主系统的传感器融合与跟踪

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