Navigation Toolbox

Progettazione, simulazione e distribuzione di algoritmi per la pianificazione e la navigazione

 

Navigation Toolbox™ offre algoritmi e strumenti di analisi per progettare sistemi di navigazione e pianificazione di traiettoria. Il toolbox contiene algoritmi di pianificazione di traiettoria sampling-based e algoritmi di ricerca personalizzabili. Contiene anche modelli di sensori e algoritmi per la stima della posa multi-sensore. Potrai creare rappresentazioni di mappe in 2D e 3D usando i tuoi dati oppure generare mappe tramite gli algoritmi di Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) inclusi nel toolbox. Sono disponibili anche degli esempi di riferimento per applicazioni di robotica e di guida autonoma.

Potrai generare delle metriche per confrontare l’ottimalità dei percorsi, la regolarità e le prestazioni rispetto a dei benchmark. L’app SLAM Map Builder ti permette di visualizzare ed eseguire il debug delle mappe in fase di generazione in modo interattivo. Potrai testare i tuoi algoritmi distribuendoli direttamente sull’hardware (con MATLAB Coder™ o Simulink Coder™).

Per iniziare:

Mappatura e localizzazione

Crea una mappa di occupazione dell’ambiente (occupancy map) usando gli algoritmi SLAM. Usa la stima della posa per localizzare un veicolo.

Simultaneous Localization and Mapping (SLAM)

Implementa gli algoritmi SLAM con scansioni LIDAR usando l’ottimizzazione dei grafici di posa. Usa l’app SLAM Map Builder per trovare e modificare le chiusure ad anello. Realizza ed esporta la mappa creata sotto forma di griglia di occupazione (occupancy grid).

Generazione di mappe con SLAM LIDAR.

Localizzazione e stima della posa

Applica l’algoritmo di localizzazione Monte Carlo (MCL) per stimare la posizione e l’orientamento di un veicolo usando i dati dei sensori e una mappa dell’ambiente.

Stima la posa di veicoli aerei e non olonomi utilizzando sensori inerziali e GPS. Determina la posa senza GPS eseguendo la fusione di sensori inerziali con altimetri o odometria visuale.

La localizzazione Monte Carlo in un ambiente interno.

Rappresentazione di mappe in 2D e 3D

Crea una griglia di occupazione binaria o probabilistica usando letture di sensori reali o simulate. Usa mappe egocentriche, veloci da interrogare e più efficienti dal punto di vista della memoria.

Visualizzazione della griglia di occupazione in 3D.

Pianificazione di traiettoria

Usa algoritmi di pianificatori di traiettoria estensibili, scegli i percorsi ottimali e calcola i comandi per inseguire la traiettoria

Pianificazione di traiettoria

Usa algoritmi di pianificazione di traiettoria sampling-based, come l’algoritmo Rapidly-Exploring Random Tree (RRT) e RRT*, per individuare un percorso dalle posizioni iniziali a quelle target. Adatta l’interfaccia del pianificatore allo spazio di stato della tua applicazione. Usa le primitive di movimento Dubins e Reeds-Shepp per creare percorsi omogenei e percorribili.

Percorso a partire dall’algoritmo RRT*.

Metriche per la pianificazione di traiettoria

Usa le metriche per validare i percorsi in termini di regolarità e assenza di ostacoli. Scegli il percorso migliore tramite confronti numerici e visivi.

Metrica relativa all’assenza di ostacoli sul percorso.

Inseguimento della traiettoria e controlli

Regola gli algoritmi di controllo per seguire un percorso pianificato. Calcola le manovre e i cambi di velocità usando i modelli di movimento del veicolo. Evita gli ostacoli con gli algoritmi, come l’istogramma del campo vettoriale.

Pianifica il percorso con controller Pure Pursuit.

Modellazione e simulazione dei sensori

Simula le misurazioni provenienti da unità IMU, ricevitori GPS e sensori di portata in diverse condizioni ambientali.

Modelli di sensori

Modella sensori INS, IMU e GPS. Regola parametri quali la temperatura e il rumore per emulare condizioni reali. Stima le distanze rispetto agli oggetti usando sensori di portata e misura il movimento dei veicoli con sensori odometrici.

Modelli IMU e GPS.

Simulazione del movimento dei sensori

Raffigura graficamente l’orientamento di un veicolo, la sua velocità, le traiettorie e le misurazioni dei sensori. Genera traiettorie per emulare il movimento dei sensori nel mondo. Esporta le traiettorie su simulatori esterni oppure in uno Scenario Designer.

Interpolazione tra traiettoria di waypoint e velocità.

Funzionalità recenti

Simultaneous Localization and Mapping (SLAM)

Creazione di mappe di occupazione 2D e 3D utilizzando l’algoritmo SLAM e i dati di scansione LiDAR

App SLAM Map Builder

Consente di modificare le chiusure ad anello in modo interattivo e aggiustare l’intera mappa utilizzando algoritmi SLAM

Stima della posa

Stima accurata della posa del veicolo utilizzando i sensori IMU e GPS e l’algoritmo di localizzazione Monte Carlo

Algoritmi di pianificazione di traiettoria sampling-based personalizzabili

Consentono di pianificare un percorso dalle posizioni iniziali alle posizioni target utilizzando algoritmi RRT e RRT*

Metriche di pianificazione di traiettoria

Utilizzo di metriche per verificare e confrontare l’output dei pianificatori di traiettoria

Modelli di sensori

Utilizzo di modelli simulati per IMU, GPS e sensori di portata

Algoritmi che consentono di seguire traiettorie e waypoint

Utilizzo di algoritmi integrati per generare traiettorie e comandi di controllo per robot

Guarda le note di rilascio per ulteriori informazioni su queste caratteristiche e sulle funzioni corrispondenti.

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Contatta Mihir, esperto tecnico di Navigation Toolbox

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