Automated Driving System Toolbox - разработка, симуляция и тестирование систем помощи водителю и беспилотных систем.

Automated Driving System Toolbox предоставляет готовые алгоритмы и инструменты для разработки и тестирования систем помощи водителю, а также беспилотных систем. С его помощью вы сможете как использовать реальные данные, так и эмулировать данные от датчиков для различных сценариев работы, имитировать совместную работу датчиков, а также разрабатывать и симулировать системы компьютерного зрения.

Для тестирования без обратной связи этот набор инструментов предоставляет настраиваемые приложения, которые позволяют в автоматизированном режиме импортировать реальные данные и тестировать алгоритмы с использованием этих данных. В случае тестирования с обратной связью (как в полностью виртуальной среде, так и с использованием HIL) можно генерировать различные дорожные ситуации, а также эмулировать объекты, попадающие в поле зрения радаров и камер.

Automated Driving System Toolbox поддерживает разработку систем с учётом одновременной работы нескольких датчиков. Это реализуется с помощью фильтров Калмана, алгоритмов связи, моделей движения и фреймворка для работы с несколькими движущимися объектами. Алгоритмы систем компьютерного зрения включают в себя распознавание маркеров и автомобилей при помощи технологии машинного обучения (включая глубинное), а также преобразования «картинка-автомобиль» (image-to-vehicle).


Ключевые особенности

  • Приложение для автоматизированного переноса реальных данных в среду моделирования, а также инструменты для сравнения результатов симуляции с реальными данными
  • Алгоритмы работы с данными от многих датчиков и алгоритмы слежения, включая фильтры Калмана, фреймворк для слежения за несколькими движущимися объектами, привязку к местности и модели движения
  • Генерация сценариев вождения, включая особенности дороги, поведение водителя и распознавание автомобилей, а также визуализация сгенерированных сценариев
  • Эмуляция данных от радаров и камер, принимающая в качестве исходных данных список объектов
  • Алгоритмы компьютерного зрения, включая распознавание и классификацию полос движения и автомобилей, а также преобразования «картинка-автомобиль» (image-to-vehicle)
  • Визуализации, включая отображение «с высоты птичьего полёта» зон действия датчиков, обнаруженных объектов и полос движения, а также степени перекрытия видеоизображений для детектирования автомобилей и полос движения
  • Генерация C-кода для одновременной обработки данных с нескольких датчиков и алгоритмов слежения (с использованием Matlab Coder™)


Системные требования