Automated Driving Toolbox - MATLAB

Automated Driving Toolbox

 

Automated Driving Toolbox

Progettazione, simulazione e test di ADAS e di sistemi di guida autonoma

Applicazioni di riferimento

Le applicazioni di riferimento costituiscono la base per progettare e testare applicazioni ADAS.

Sistemi di mantenimento della corsia

Test Euro NCAP di frenata automatica di emergenza con RoadRunner Scenario

Sistemi di parcheggio automatici

Negoziazioni del traffico agli incroci

Punti principali del prodotto

Simulazione di scenari

La simulazione svolta con scenari di guida e modelli di sensori realistici è essenziale per testare gli algoritmi di guida autonoma. Automated Driving Toolbox offre svariate opzioni tra cui l’ambiente di simulazione cuboide, l’ambiente di simulazione Unreal Engine e l’integrazione con RoadRunner Scenario per testare questi algoritmi. Questa applicazione supporta l’importazione e l’esportazione di scene e scenari nei formati ASAM OpenDRIVE e ASAM OpenSCENARIO®.

Generazione di scene e scenari dai dati dei sensori registrati

Crea scenari di guida virtuale a partire dai dati del veicolo registrati con vari sensori, come il sistema di posizionamento globale (GPS), l’unità di misura inerziale (IMU), fotocamere e LIDAR. Utilizza i dati grezzi dei sensori, gli elenchi delle traiettorie degli attori registrati o i rilevamenti di corsia.

Test Suite for Euro NCAP Protocols

Genera automaticamente lo scenario iniziale e le sue varianti per la valutazione dei vari protocolli Euro NCAP. Visualizza le varianti generate o esportale nel formato file ASAM OpenSCENARIO®. Utilizzando Test Bench, è possibile eseguire simulazioni e ottenere le metriche dei test Euro NCAP.

Pianificazione e controllo

Pianifica dei percorsi di guida con delle costmap dei veicoli e algoritmi di pianificazione del movimento. Usa i controller laterali e longitudinali per seguire una traiettoria pianificata.

Rilevamento, tracking ed etichettatura di verità di base (ground truth)

Sviluppa e testa algoritmi di elaborazione tramite LIDAR e visione per la guida autonoma. Esegui un framework di tracking multi-oggetto e fusione multi-sensore con i filtri Kalman. Automatizza l’etichettatura dei dati di verità di base (ground truth) e confronta l’output di un algoritmo da testare. Usa l’app Ground Truth Labeler per etichettare diversi tipi di segnali come i video, le sequenze di immagini e i segnali LIDAR che rappresentano la stessa scena.

Localizzazione e mappatura

Usa gli algoritmi di localizzazione e mappatura simultanea (SLAM) per creare mappe attorno al veicolo ego in base a dati visivi o LIDAR. Accedi al servizio HERE HD Live Map e visualizza i dati delle mappe in alta definizione. Mostra la posizione dei veicoli e degli oggetti su visualizzatori di mappe in streaming.