Комплексирование показаний датчиков и навигация беспилотников

Для того чтобы автономные системы могли перемещаться в пределах своей среды, инженерам необходимо разрабатывать, моделировать, тестировать и разворачивать алгоритмы для восприятия внешней среды, отслеживания движущихся объектов и планирования курса движения самой системы.

Построение и оптимизация данного рабочего процесса имеет решающее значение для широкого спектра применений, таких как автономные транспортные средства, складские роботы или беспилотные летательные аппараты (БПЛА). На этом вебинаре вы узнаете, как использовать MATLAB и Simulink для разработки алгоритмов восприятия, слияния показаний датчиков, локализации, отслеживания множественных объектов и планирования движения.

Некоторые из тем, которые будут рассмотрены:

• Разработка алгоритмов восприятия с использованием глубокого обучения
• Слияние данных с датчиков (камер, лидаров и радаров) для поддержания ситуационной осведомленности
• Картографирование окружающей среды и локализация транспортного средства с помощью алгоритмов SLAM
• Планирование пути с обходом препятствий
• Следование по пути и проектирование систем управления