Sensor Fusion and Tracking Toolbox
Progettazione, simulazione e test dei sistemi di posizionamento e tracking multisensore
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Sensor Fusion and Tracking Toolbox include algoritmi e strumenti per progettare, simulare e testare sistemi che consentono la fusione di dati provenienti da più sensori al fine di mantenere consapevolezza situazionale e localizzazione. Gli esempi di riferimento forniscono un punto di partenza per sviluppare il tracking multi-oggetto e la fusione dei sensori per sistemi autonomi e di sorveglianza, compresi i sistemi aerei, spaziali, terrestri, sottomarini e a bordo nave.
È possibile procedere alla fusione dei dati provenienti da sensori del mondo reale, compresi i sensori radar attivi e passivi, sonar, LiDAR, EO/IR, IMU e GPS. È anche possibile generare dati sintetici provenienti dai sensori virtuali per testare i propri algoritmi in scenari diversi. Il toolbox include tracker multi-oggetto e filtri per le stime, al fine di valutare le architetture che combinano una fusione a livello di griglia, rilevamento, oggetto o traccia. Contiene anche delle metriche, tra cui OSPA e GOSPA, per convalidare le prestazioni rispetto a scene di verità di base (ground truth).
Per l’accelerazione delle simulazioni o la prototipazione rapida, il toolbox supporta la generazione di codice C e C++.
Simula e traccia sistemi di navigazione inerziale, autonomi e di sorveglianza.
Definisci scenari multi-piattaforma, quindi assegna profili di movimento e collega modelli di sensori a ciascuna piattaforma. Simula questi scenari e visualizza in modo dinamico le traiettorie della piattaforma, la copertura dei sensori e il rilevamento degli oggetti.
Utilizza vari filtri di stima, come i filtri di Kalman, i filtri multi-modello e i filtri antiparticolato, per stimare gli stati degli oggetti. Questi filtri sono stati ottimizzati per scenari specifici, come modelli di movimento lineari o non lineari, oppure osservabilità incompleta.
Utilizza tracker multi-sensore multi-oggetto che integrano filtri, associazione di dati e gestione delle tracce. È possibile scegliere tra una serie di tracker che includono ipotesi singole, ipotesi multiple, associazione probabilistica congiunta di dati, insiemi finiti casuali o tracking basato su griglia.
Esplora architetture di tracking multi-oggetto centralizzate o decentralizzate e valuta i tradeoff di progettazione tra la fusione track-to-track, il tracking a livello centrale o le architetture di tracking ibride per varie applicazioni di tracking.
Analizza e valuta le prestazioni dei sistemi di tracking rispetto alla verità di base (ground truth) utilizzando metriche di tracking. Visualizza la verità di base (ground truth), le coperture dei sensori, i rilevamenti e le tracce su una mappa o in una figura MATLAB.
Distribuisci gli algoritmi su target hardware generando automaticamente codice C/C++ dagli algoritmi di fusione e tracking. Distribuisci il codice generato su hardware a basso costo con allocazione di memoria limitata ed elaborazione rigorosamente a precisione singola.
30 giorni di prova a tua disposizione.
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