Inizia con Navigation Toolbox
Navigation Toolbox™ fornisce algoritmi e strumenti di analisi per la modellazione e la calibrazione dei sensori, la pianificazione del movimento, la localizzazione e la mappatura simultanee (SLAM) e la navigazione inerziale. La toolbox fornisce modelli di sensori e algoritmi per la localizzazione. È possibile simulare e visualizzare i dati dei sensori IMU, GPS e dell'encoder delle ruote, nonché regolare i filtri di fusione per la stima della posa multisensore.
La toolbox include pianificatori di percorsi basati su ricerca e campionamento personalizzabili, nonché metriche per la convalida e il confronto dei percorsi. È possibile creare rappresentazioni di mappe 2D e 3D, generare mappe utilizzando algoritmi SLAM e visualizzare e correggere in modo interattivo la generazione di mappe con l'applicazione SLAM Map Builder.
Vengono forniti esempi di riferimento per applicazioni aeronautiche, di guida automatizzata, di robotica e di elettronica di consumo. Puoi testare i tuoi algoritmi di navigazione distribuendoli direttamente sull'hardware (con MATLAB® Coder™ o Simulink® Coder).
Tutorial
- Rotations, Orientation, and Quaternions
This example reviews concepts in three-dimensional rotations and how quaternions are used to describe orientation and rotations.
- Orientation, Position, and Coordinate Convention
Learn about toolbox conventions for spatial representation and coordinate systems.
- Introduction to Simulating IMU Measurements
This example shows how to simulate inertial measurement unit (IMU) measurements using the
imuSensorSystem object™. - Stima della posizione e dell'orientamento di un veicolo terrestre
Questo esempio mostra come stimare la posizione e l'orientamento dei veicoli terrestri combinando i dati provenienti da un'unità di misura inerziale (IMU) e da un ricevitore del sistema di posizionamento globale (GPS).
- Estimate Robot Pose with Scan Matching
This example demonstrates how to match two laser scans using the Normal Distributions Transform (NDT) algorithm [1].
- Pianificare percorsi di robot mobili utilizzando RRT
Questo esempio mostra come utilizzare l'algoritmo RRT (Rapidly Explore Random Tree) per pianificare un percorso per un veicolo attraverso una mappa nota.
- Implementare la localizzazione e la mappatura simultanee (SLAM) con scansioni Lidar
Implementare SLAM offline utilizzando un grafico di posa e una serie di scansioni lidar e creare una mappa dell'ambiente.
- Perform SLAM Using 3-D Lidar Point Clouds
Implement SLAM using 3-D lidar data, point cloud processing algorithms, and pose graph optimization.
