Sensor Fusion and Tracking Toolbox
Diseñe, simule y pruebe sistemas de seguimiento y posicionamiento multisensoriales
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Sensor Fusion and Tracking Toolbox brinda herramientas para diseñar, simular, validar y desplegar sistemas de fusión de datos de múltiples sensores para la conciencia situacional y localización de objetos. Los ejemplos de referencia proporcionan un punto de partida para el desarrollo de seguimiento multiobjeto y fusión de datos de sensores en sistemas de vigilancia y autónomos, como sistemas aéreos, espaciales, terrestres, marítimos y submarinos.
Puede fusionar datos de sensores del mundo real, como radar activo y pasivo, sonar, LiDAR, EO/IR, IMU y GPS. Para probar algoritmos de seguimiento, puede utilizar el entorno de simulación y los modelos de sensores. La toolbox también ofrece rastreadores multiobjeto y filtros de estimación para evaluar y validar varias arquitecturas de fusión utilizando métricas de rendimiento de seguimiento como OSPA y GOSPA.
Para prototipado rápido, aceleración de simulaciones y despliegue, la toolbox admite la generación de código C/C++.
Aplicaciones de referencia
Simule y realice el seguimiento de sistemas autónomos, de vigilancia y de navegación inercial.
Aspectos destacados
Simulación de escenarios y sensores
Defina escenarios multiplataforma; luego asigne perfiles de movimiento y adjunte modelos de sensores a cada plataforma. Simule estos escenarios y visualice dinámicamente las trayectorias de la plataforma, la cobertura de sensores y las detección de objetos.
Seguimiento multiobjeto
Utilice una librería de especificaciones de sensores y objetivos específicos del dominio para desarrollar un rastreador multisensor multiobjeto. Como alternativa, puede utilizar rastreadores que integran filtros, asociación de datos y gestión de pistas, y elegir entre una variedad de algoritmos multiobjetivo reconocidos, como la asociación de datos multihipótesis y la asociación de datos probabilística conjunta.
Fusión de datos de múltiples sensores
Explore arquitecturas de seguimiento multiobjeto centralizadas o descentralizadas y evalúe tradeoff de diseño entre la fusión de pista a pista, el seguimiento a nivel central o las arquitecturas de seguimiento híbridas para aplicaciones de seguimiento.
Importación y preparación de datos
Utilice la app Tracking Data Importer para importar y convertir de forma interactiva datos ground-truth de seguimiento, reales o simulados, para visualización y análisis.
Visualización, evaluación y ajuste
Analice y evalúe el rendimiento de sistemas de seguimiento comparándolos con datos ground-truth, utilizando una variedad de métricas de seguimiento. Visualice datos de ground-truth, cobertura de sensores, detecciones y pistas sobre un mapa o en una figura de MATLAB.
Despliegue y conectividad con hardware
Despliegue algoritmos en plataformas de hardware generando código C/C++ automáticamente a partir de algoritmos de fusión y seguimiento. Implemente el código generado en procesadores de precisión simple y bajo coste con memoria limitada.
Recursos del producto:
Preguntas frecuentes de Sensor Fusion and Tracking Toolbox
Sensor Fusion and Tracking Toolbox incluye herramientas para diseñar, simular, validar y desplegar sistemas que fusionan datos de múltiples sensores para mantener el conocimiento de la situación y la localización.
La toolbox admite la fusión de datos de sensores del mundo real, incluidos radares activos y pasivos, sonar, LiDAR, EO/IR, IMU y GPS.
Se pueden desarrollar sistemas de seguimiento multiobjeto y fusión de sensores para vigilancia y sistemas autónomos, incluidas plataformas aéreas, espaciales, terrestres, marítimas y submarinas.
Sí. La toolbox proporciona un entorno de simulación con modelos de sensores y la aplicación Tracking Scenario Designer para definir escenarios multiplataforma, simular detecciones y visualizar dinámicamente las trayectorias de las plataformas, las coberturas de los sensores y las detecciones de objetos.
La toolbox incluye trackers multiobjeto con filtros integrados, asociación de datos y gestión de pistas, que incorporan algoritmos conocidos para múltiples objetivos, como seguimiento por hipótesis múltiples (multi-hypothesis tracking) y asociación probabilística conjunta de datos.
Se puede analizar y evaluar el rendimiento utilizando métricas de seguimiento como OSPA y GOSPA, y visualizar los datos de referencia, las coberturas de los sensores, las detecciones y las pistas en un mapa o en una figura de MATLAB.
Sí. La toolbox admite la generación de código C/C++ para acelerar simulaciones, prototipado rápido o despliegue en objetivos de hardware, incluidos procesadores de bajo costo y precisión simple con memoria limitada.
La toolbox permite explorar arquitecturas centralizadas o descentralizadas de seguimiento multiobjeto y evaluar las compensaciones de diseño entre la fusión pista a pista, el seguimiento a nivel central o arquitecturas de seguimiento híbridas.
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