Automated Driving Toolbox - MATLAB

Automated Driving Toolbox

 

Automated Driving Toolbox

Diseñe, simule y pruebe sistemas SAAC y de conducción autónoma

Aplicaciones de referencia

Estas aplicaciones de referencia sirven de base para diseñar y probar aplicaciones de SAAC.

Sistemas de seguimiento de carril

Pruebas de Euro NCAP de AEB con RoadRunner Scenario

Sistemas de estacionamiento autónomo

Gestión de tráfico en intersecciones

Aspectos destacados

Simulación de escenarios

La simulación con escenarios de conducción del mundo real y modelos de sensores es una parte fundamental de las pruebas de algoritmos de conducción autónoma. Automated Driving Toolbox ofrece diversas opciones para probar estos algoritmos, tales como entorno de simulación de cuboides, entorno de simulación de Unreal Engine, e integración con RoadRunner Scenario. Esta aplicación permite importar y exportar escenas y escenarios a los formatos ASAM OpenDRIVE y ASAM OpenSCENARIO®.

Generación de escenas y escenarios a partir de datos registrados de sensores

Cree escenarios de conducción virtuales a partir de datos registrados de vehículos con diversos sensores, como sistema de posicionamiento global (GPS), unidad de medición inercial (IMU), cámara y LiDAR. Utilice datos de sensores no procesados, listas de seguimiento registrado de actores o detecciones de carriles.

Paquete de soporte de Test Suite for Euro NCAP Protocols

Genere automáticamente un escenario original y sus variantes para evaluar diversos protocolos de Euro NCAP. Visualice las variantes generadas o expórtelas al formato de archivo ASAM OpenSCENARIO®. Utilice Test Bench, ejecute simulaciones y obtenga métricas de prueba de Euro NCAP.

Planificación y control

Planifique rutas de conducción con mapas de coste de vehículos y algoritmos de planificación de trayectorias. Utilice controladores laterales y longitudinales para seguir una ruta planificada.

Detección, seguimiento y etiquetado ground-truth

Desarrolle y pruebe algoritmos de procesamiento de visión y LiDAR para la conducción autónoma. Realice fusión multisensor y utilice un marco de seguimiento multiobjeto con Kalman. Automatice el etiquetado de datos ground-truth y compare la salida de un algoritmo sometido a prueba. Utilice la app Ground Truth Labeler para etiquetar múltiples señales, tales como vídeos, secuencias de imágenes y señales de LiDAR que representan la misma escena.

Localización y mapeo

Utilice algoritmos de localización y mapeo simultáneo (SLAM) para crear mapas alrededor del vehículo ego basados en datos visuales o de LiDAR. Acceda al servicio HERE HD Live Map para visualizar datos de mapas de alta definición. Muestre ubicaciones de vehículos y objetos en visores de streaming de mapas.