个人网站 做导航,北京网站建设公司 蓝纤科技,斯塔德迈尔球衣,网站推荐几个文章目录
处理自动驾驶数据
仿真自动驾驶场景
设计感知算法
设计规划和控制算法
生成代码和部署算法
集成和测试
参考文献 使用 MATLAB/Simulink开发自动驾驶#xff0c;能够深入建模真实世界的行为、减少车辆测试并验证嵌入式软件的功能#xff0c;从而推进自动驾驶感…文章目录
处理自动驾驶数据
仿真自动驾驶场景
设计感知算法
设计规划和控制算法
生成代码和部署算法
集成和测试
参考文献 使用 MATLAB/Simulink开发自动驾驶能够深入建模真实世界的行为、减少车辆测试并验证嵌入式软件的功能从而推进自动驾驶感知、规划和控制系统的设计。主要包括以下几个方面的工作 处理自动驾驶数据 使用MATLAB的 CAN 和 ROS接口访问实时的或者Record的驾驶数据。使用内置工具可以可视化和标注导入的数据。例如真值标注器界面能够可视化信号并支持您以交互方式标注多个信号也可以自动标注这些信号并将标注的数据导出到工作区。地理地图方面的数据访问和可视化需要配合使用 HERE 高清实时地图和 OpenStreetMap。数据处理的示例如下 仿真自动驾驶场景 MATLAB与立方体以及虚幻引擎 (Unreal Engine) 仿真环境结合使用可以在虚拟场景中开发和测试算法。立方体环境将交通参与者表示为简单图形并使用概率传感器模型。可以将此环境用于控制、传感器融合和运动规划。 使用虚幻引擎环境可以为感知和立方体环境用例开发算法。RoadRunner 可以支持自己设计仿真器中使用的场景包括 CARLA、Vires VTD 和 NVIDIA Drive Sim等并支持导出为行业标准文件格式如 FBX 和 OpenDRIVE。设计驾驶场景的示例如下 设计感知算法 MATLAB 和 Simulink可以使用来自相机、激光雷达和雷达的数据开发感知算法。感知算法包括检测、跟踪和定位可用于自动制动、转向、地图构建和里程计等应用。还可以将这些算法作为 ADAS 应用的一部分来实现如紧急制动和转向。使用 MATLAB还可以开发用于传感器融合、同步定位与地图构建 (SLAM)、地图构建和里程计的算法。示例如下 设计规划和控制算法 使用 MATLAB 和 Simulink可以开发路径规划和控制算法。例如使用横向和纵向控制器设计车辆控制系统使自主驾驶车辆能够遵循规划的轨迹。还可以使用传感器模型和车辆动力学模型在二维和三维仿真环境中合成式地测试自己开发的算法。示例如下 生成代码和部署算法 使用MATLAB 和 Simulink的代码生成工作流可以将感知、规划和控制算法部署到硬件。使用自动生成的代码可以将传感器与其他 ECU 组件连接。支持多种部署目标包括 NVIDIA、Intel、ARM 等品牌硬件。支持的代码生成语言包括 C、C、CUDA、Verilog 和 VHDL®。也可以将算法部署到面向服务的架构中如 ROS 和 AUTOSAR。示例如下 集成和测试 使用MATLAB 和 Simulink可以集成并测试自己开发的感知、规划和控制系统。使用 Requirements Toolbox还可以提取和管理开发需求。也可以使用 Simulink Test 以并行方式运行和自动化测试用例。示例如下 参考文献 《MathWorks自动驾驶解决方案》 版权声明原创文章转载和引用请注明出处和链接侵权必究 文中部分图片来源自网络若有侵权联系立删。
