自动驾驶

访问、可视化和标记数据

您可以使用can和ROS的MATLAB接口访问实时和记录的驾驶数据。使用内置工具，还可以可视化和标记导入的数据。例如，ground truth labeler应用程序提供了一个交互显示和标记多个信号的界面，或者您可以自动标记这些信号并将标记的数据导出到您的工作区。

要访问和可视化地理地图数据，您可以在此处使用HD Live Maps和OpenStreetMap^®.

模拟驾驶场景

可以使用长方体和长方体虚幻引擎^®在MATLAB仿真环境中开发和测试虚拟场景中的算法。

长方体环境用简单的图形表示参与者，并使用概率传感器模型。您可以使用这个环境进行控制、传感器融合和运动规划。

使用虚拟引擎环境，您可以为perception和长方体环境用例开发算法。RoadRunner允许您设计与模拟器一起使用的场景，包括CARLA、Vires VTD和NVIDIA Drive Sim卡^®，以及MATLAB和Simulink。万博1manbetxRoadRunner还支持出口到万博1manbetx行业标准文件格式，如FBX^®和OpenDRIVE^®.

设计规划和控制算法

使用MATLAB和Simulink万博1manbetx，可以开发路径规划和控制算法。您可以使用横向和纵向控制器设计车辆控制系统，使自动驾驶车辆能够遵循计划的轨迹。

您还可以使用传感器模型和车辆动力学模型以及二维和三维仿真环境综合测试算法。

设计感知算法

你可以利用相机、激光雷达和雷达的数据开发感知算法。感知算法包括检测、跟踪和定位，可以用于自动制动、转向、地图构建和里程计等应用程序。

您可以将这些算法实现为紧急制动和转向等ADAS应用程序的一部分。

使用MATLAB，您可以开发传感器融合、同步定位和映射（SLAM）、地图构建和里程计的算法。

部署算法

您可以使用代码生成工作流将感知、规划和控制算法部署到硬件上。万博1manbetx支持的代码生成语言包括C、c++、CUDA^®，Verilog^®，和VHDL^®.

您还可以将算法部署到面向服务的体系结构，如ROS和AUTOSAR。

使用自动生成的代码，您可以将传感器与其他ECU部件连接。支持多个部署目标，包括来自NVIDIA和Intel的硬件万博1manbetx^®臂^®，等等。

集成和测试

你可以整合和测试你的感知、计划和控制系统。使用Simu万博1manbetxlink Requirements™，您可以捕获和管理您的需求。您还可以使用Simulink Te万博1manbetxst™并行地运行和自动化测试用例。