MATLAB和Simu万博1manbetxlink进行自动驾驶系统
汽车工程师使用MATLAB®和Sim万博1manbetxulink®设计自动驾驶系统功能，包括传感、路径规划、传感器融合和控制。使用MATLAB和Simulin万博1manbetxk，您可以:
- 开发使用预置的算法，传感器模型，以及用于计算机视觉，激光雷达和雷达处理和传感器融合应用感知系统。
- 使用完全组装的参考应用程序在3D环境中设计控制系统和建模车辆动力学。
- 测试和验证系统创作驾驶场景使用合成传感器模型。
- 使用自动驾驶专用的可视化。
- 计划通过设计和使用车辆costmaps和运动规划算法驱动的路径。
- 减少符合ISO 26262所需的工程工作。
- 自动生成的快速原型和HIL使用代码生成产品测试C代码。s manbetx 845
“MATLAB是我的首选工具，因为它加速算法的设计和改进。我可以做数据分析，算法开发，算法可视化和仿真在一个地方，然后生成C代码，可靠，高效，方便的软件工程师到一个更大的系统中集成“。
靓妈，德尔福
使用MATLAB的自动驾驶系统
感知设计和测试
MATLAB提供了一种用于计算机视觉，激光雷达的处理，雷达和传感器融合预置的算法和传感器模型。使用的跟踪和数据关联技术，包括点和扩展对象跟踪器库执行传感器融合。从IMU模拟测量/ GPS传感器，和设计融合和定位算法来估计车辆位置和方向。
使用深度学习和机器学习开发行人检测，车道检测，并且行驶的路线估计算法。
使用地面实况标签的应用程序，通过对算法输出比较地面实况数据测试感知系统的性能。
客户成功
- 观看如何卡特彼勒标签相机数据。(18:47)
- 学习如何Autoliv标签LiDAR数据。（14:05）。
- 阅读如何斯堪尼亚开发用于AEB传感器融合。
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控制设计与测试
开发用于自动驾驶功能控制器，诸如自动紧急制动（AEB），车道保持辅助（LKA），自动巡航控制（ACC），以及自动停车代客。设计模型预测控制器专为与预置的功能和块自动驾驶应用程序等ACC，LKA，并避开障碍物的情况。
测试自动化使用创作场景和从雷达和摄像机传感器模型合成的检测驱动的算法。定义路网，演员和传感器使用驾驶场景设计应用。进口预建的欧洲NCAP测试和OpenDRIVE®道路网络。
客户成功
- 阅读之旅如何发展用于自驱动出租车纵向控制。
- 见日立如何发展用于自适应巡航控制模型预测控制器。
- Mobileye在手表原型如何实时硬件上的ADAS算法。
代码示例
路径规划与定位
使用车辆成本图和运动规划算法来规划行驶路径。您还可以使用ROS Toolbox™中的接口从ROS访问路径规划技术。利用IMU和GPS传感器的数据估计车辆的位置和方向。
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基于模拟测试
测试使用的驱动方案设计的应用程序，它可以让你建立的场景或负载预建的那些你自动驾驶的算法 - 包括欧洲NCAP。从统计的雷达和摄像头的模型生成的检测和分析MATLAB或Simulink中输出。万博1manbetx
开发用于ADAS虚拟测试地面和自动驾驶使用参考应用程序和3D环境特征。该车型配备了发送图像仿真过程中回Simulink中的虚拟摄像机。万博1manbetx在Simulink分析信号以测试你的车道检测算万博1manbetx法。在虚幻引擎编辑器自定义场景让你更加灵活地创建和模拟场景，充分锻炼你的ADAS和自动驾驶功能。
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