MathWorks引入传感器融合和跟踪工具箱

MathWorks今天介绍传感器融合和跟踪工具箱，现已作为版本2018b的一部分提供。新的工具箱为从事航空航天和国防、汽车、消费电子和其他行业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。该工具箱扩展了基于MATLAB的工作流程，以帮助工程师为自主系统开发精确的感知算法。

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算法进行定位和跟踪，以及工具箱中的参考示例，作为实现机载、地基、舰载和水下监视、导航和自主系统组件的起点。工具箱提供了一个灵活且可重用的环境，可以在开发人员之间共享。它提供了模拟传感器检测、执行定位、测试传感器融合架构和评估跟踪结果的能力。

”致力于跟踪和导航系统的算法设计师通常使用可能难以维护和重用的内部工具，”MathWorks设计自动化营销总监Paul Barnard说。“有了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。它们还可以在软件中模拟融合架构，可以跨团队和组织共享。”

传感器融合与跟踪工具箱包括:

• 用于设计、模拟和分析系统的算法和工具，这些系统融合了来自多个传感器的数据，以保持位置、方向和态势感知
• 参考示例为机载、地基、舰载和水下监视、导航和自主系统提供了起点
• 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、度量和动画图
• 使用c代码生成的模拟加速或桌面原型的部署选项

要了解更多关于传感器融合和跟踪工具箱的信息，请访问:mathworks.com/s manbetx 845products/sensor-fusion-and-tracking.html