Sensor Fusion and Tracking Toolbox
Progetta e simula il tracciamento multisensore e i sistemi di navigazione
Sensor Fusion and Tracking Toolbox™ include algoritmi e strumenti per progettare, analizzare e simulare sistemi che consentono di combinare dati provenienti da più sensori al fine di conoscere posizione, orientamento e situazione in ogni momento. Gli esempi di riferimento forniscono un punto di partenza per implementare componenti di sistemi di sorveglianza aerea, terrestre, sottomarina e a bordo nave, di navigazione e autonomi.
Il toolbox include tracciatori multi-oggetto, filtri per la fusione di sensori, modelli di movimento e di sensori e algoritmi per l’associazione di dati che consentono di valutare le architetture di fusione utilizzando dati reali e sintetici. Con Sensor Fusion and Tracking Toolbox puoi importare e definire scenari e traiettorie, trasmettere segnali in streaming e generare dati sintetici per sensori attivi e passivi, inclusi sensori acustici, RF, EO/IR e GPS/IMU. Puoi valutare la precisione e la performance dei sistemi con valori e metri di valutazione standard e grafici animati.
Per l’accelerazione della simulazione o la prototipazione del desktop, il toolbox supporta la generazione di codice C.
Inizia ora:
Creare pose di oggetti
Definisci e converti la posizione, la velocità e l’orientamento reali di oggetti in diversi frame di riferimento.
Posa di un oggetto.
Creare scenari di tracciamento
Modella piattaforme come aeromobili, veicoli di terra o navi. Le piattaforme possono essere dotate di sensori e fornire fonti di segnali o riflettere segnali. Le piattaforme possono essere stazionarie o in movimento, essere dotate di sensori ed emettitori e contenere signature basate sull’aspetto che riflettono i segnali.
Generazione di rilevamento radar multipiattaforma.
Rotazioni, orientamento e quaternioni
Rappresenta l’orientamento e la rotazione utilizzando i quaternioni, gli angoli di Eulero, le matrici e i vettori di rotazione. Definisci l’orientamento del sensore rispetto a un telaio.
Rotazioni, orientamento e quaternioni.
Sensori inerziali e GPS
Modella IMU (unità di misura inerziale), GPS (sistema di posizionamento globale) e INS (sistemi di navigazione inerziale). Regola i parametri ambientali come temperatura e comportamento acustico dei modelli per simulare gli ambienti del mondo reale.
Modelli IMU e GPS.
Sensori attivi
Modella i sensori radar e sonar e gli emettitori per generare i rilevamenti degli obiettivi. Simula scansioni meccaniche ed elettroniche in azimut e/o elevazione.
Configurazione della modalità di scansione radar.
Sensori passivi
Modella l’RWR (Radar Warning Receiver), l’ESM (Electronic Support Measure), il sonar passivo e i sensori a infrarossi per creare rilevazioni solo angolari da utilizzare per il tracciamento di scenari. Definisci gli emettitori e le proprietà del canale per modellare le interferenze.
Intervallo passivo utilizzando un unico sensore.
Stima dell’orientamento
Esegui la fusione di letture di magnetometri e accelerometri per simulare una bussola elettronica (eCompass). Esegui la fusione di letture di accelerometri, giroscopi e magnetometri con un filtro per il sistema di riferimento di rotta e di assetto (AHRS).
Orientamento tramite fusione di sensori inerziali.
Stima della posa
Stima la posa con e senza vincoli di rotta non olonomi utilizzando sensori inerziali e GPS. Determina la posa senza GPS eseguendo la fusione di sensori inerziali con altimetri o odometria visuale.
Odometria visuale inerziale.
Filtri per il tracciamento di oggetti
Stima gli stati degli oggetti utilizzando filtri di Kalman lineari, estesi e unscented per i modelli di misurazione e movimento lineare e non lineare. Utilizza la somma gaussiana e i filtri particellari per la stima di uno stato non lineare e non gaussiano incluso il tracciamento con le misurazioni solo angolari o solo intervallari. Migliora il tracciamento degli obiettivi di manovra con filtri IMM (Interacting Multiple Model).
Filtri per il tracciamento di oggetti.
Modelli di movimento e di misurazione
Configura filtri di tracciamento con velocità, accelerazione e curva costanti e modelli personalizzati di movimento in sistemi di coordinate cartesiane, sferiche e sferiche modificate. Definisci modelli di misurazione di posizione e velocità, range-angolo, solo angolari o personalizzati.
Modelli di movimento.
Tracciatori
Integra filtri di stima e algoritmi di assegnazione e traccia la logica di gestione nei tracciatori multi-oggetto per eseguire la fusione delle rilevazioni in tracce. Utilizza un tracciatore MHT (Multiple Hypothesis Tracker) in scenari complessi come il tracciamento di obiettivi ravvicinati e indefiniti.
Tracciatori multi-oggetto.
Assegnazione di traccia
Trova le soluzioni migliori o k-best per il problema di assegnazione del GNN (Global Nearest Neighbor). Risolvi il problema dell’assegnazione S-D. Assegna i rilevamenti alle tracce, o una traccia a un’altra traccia. Verifica ed elimina le tracce in base alla cronologia recente o al punteggio della traccia.
Gestione della traccia e associazione di dati.
Fusione di rilevamenti di traccia
Esegui la fusione dello stato e della relativa covarianza. Esegui la fusione statica di rilevamenti sincroni, compresa la triangolazione dei rilevamenti angolari dei sensori passivi.
Tracciamento tramite sensori passivi sincroni distribuiti.
Visualizzazione di scenari
Rappresenta in un grafico l’orientamento e la velocità degli oggetti, traiettorie a terra, misurazioni di sensori e tracce in 3D. Rappresenta le incertezze di rilevamento e tracciamento. Visualizza l’ID della traccia con la cronologia del tracciato.
Grafico a teatro.
Metriche di sensori e tracciamento
Crea metriche di definizione, manutenzione e cancellazione delle tracce, tra cui lunghezza della traccia, interruzioni di traccia e cambiamenti dell’ID della traccia. Stima la precisione della traccia tramite posizione, velocità, accelerazione e oscillazione dell’errore quadratico medio della radice (RMSE), unitamente all'errore di stima medio normalizzato al quadrato (ANEES). Analizza il rumore del sensore inerziale usando la varianza di Allan.
Metriche di tracciamento
Fusore a livello di traccia
esecuzione di fusione track-to-track e progettazione di sistemi di tracciamento decentralizzati
Tracciatore PHD di mistura gaussiana
traccia oggetti puntiformi e di grandi dimensioni con forme assegnate
Metrica OSPA
valutazione delle prestazioni del tracciatore rispetto ai dati raccolti sul campo utilizzando la metrica di assegnazione ottimale del sotto-modello (OSPA)
Blocchi Simulink del tracciatore
tracciamento di oggetti utilizzando i blocchi Simulink trackerGNN e trackerJPDA
Filtro complementare
stima dell’orientamento in base ai dati del sensore accelerometro, giroscopio e magnetometro
Frame di riferimento ENU
utilizzo del frame di riferimento ENU (east-north-up) per i flussi di lavoro di fusione del sensore inerziale
Vedi le notedi rilascio per ulteriori informazioni su queste caratteristiche e sulle funzioni corrispondenti.
Sensor Fusion and Tracking for Autonomous Systems: An Overview
Learn how self- and situational awareness capabilities are used for sensing and perception in autonomous systems.
