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如何用MATLAB和SIMULINK开发自动驾驶系统

2022/03/18
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利用 MATLAB、Simulink和 RoadRunner,工程师能够深入了解真实世界的行为、减少车辆测试并验证嵌入式软件的功能,从而推进自动驾驶感知、规划和控制系统的设计。借助 MATLAB 和 Simulink,能够:

访问、可视化和标注数据

仿真驾驶场景

设计规划和控制算法

设计感知算法

使用代码生成部署算法

集成和测试

可以使用适用于 CAN 和 ROS 的 MATLAB 接口访问实时和记录的驾驶数据。使用内置工具,还可以可视化和标注导入的数据。例如,真值标注器界面能够可视化信号,并支持以交互方式标注多个信号,也可以自动标注这些信号,并将标注的数据导出到工作区。

要访问和可视化地理地图数据,可以使用 HERE 高清实时地图和 OpenStreetMap。

可以将立方体以及虚幻引擎 (Unreal Engine) 仿真环境与 MATLAB 结合使用,在虚拟场景中开发和测试算法。

立方体环境将交通参与者表示为简单图形,并使用概率传感器模型。可以将此环境用于控制、传感器融合和运动规划。

使用虚幻引擎环境,可以为感知和立方体环境用例开发算法。RoadRunner 支持设计可在仿真器中使用的场景,包括 CARLA、Vires VTD 和 NVIDIA Drive Sim,以及 MATLAB 和 Simulink。RoadRunner 还支持导出为行业标准文件格式,如 FBX 和 OpenDRIVE。

RoadRunner 是一个交互式编辑器,可用于针对自动驾驶系统仿真和测试设计三维场景。可以创建区域特定的道路标志和标记以自定义道路场景。可以插入标志、信号、护栏和道路损坏,以及绿化、建筑物和其他三维模型。RoadRunner 还提供工具,用于设置和配置交叉路口处的交通信号配时、相位和行车路径。

RoadRunner 支持激光雷达点云、航拍图像和 GIS 数据的可视化。您可以使用 OpenDRIVE 导入和导出道路网络。使用 RoadRunner 构建的三维场景可导出为 FBX、glTF、OpenFlight、OpenSceneGraph、OBJ 和 USD 格式。导出的场景可在自动驾驶仿真器和游戏引擎中使用,包括 CARLA、Vires VTD、NVIDIA DRIVE Sim、百度 Apollo、Cognata, Unity、和虚幻引擎 (Unreal Engine)。

借助 RoadRunner Asset Library,可以使用多种逼真且视觉一致的三维模型快速填充三维场景。 RoadRunner Scene Builder 支持自动从高清地图生成三维道路模型。

使用 MATLAB 和 Simulink,可以开发路径规划和控制算法。可以使用横向和纵向控制器设计车辆控制系统,使自主驾驶车辆能够遵循规划的轨迹。

还可以使用传感器模型和车辆动力学模型,在二维和三维仿真环境中合成式地测试的算法。

可以使用来自相机、激光雷达和雷达的数据开发感知算法。感知算法包括检测、跟踪和定位,可用于自动制动、转向、地图构建和里程计等应用。

使用 MATLAB和 Simulink可帮深入了解图像和视频数据,开发算法,并探寻具体实施时的权衡取舍。

使用一套全方位的图像处理计算机视觉和深度学习的参照标准算法来设计视觉解决方案。

通过可互操作的 API 和集成工具与使用 OpenCV、Python 和 C/C++的团队协作。

使用工作流程应用程序自动执行常规任务并加快算法探索。

加速NVIDIA GPU、云和数据中心资源上的算法,而无需专业的编程或 IT 知识。

将算法部署到嵌入式设备,包括 NVIDIA GPU、Intel 处理器FPGA 以及基于 ARM 的嵌入式处理器。

使用 MATLAB,可以开发用于传感器融合、同步定位与地图构建 (SLAM)、地图构建和里程计的算法。

可以使用代码生成工作流将感知、规划和控制算法部署到硬件。支持的代码生成语言包括 C、C++、CUDA、Verilog 和 VHDL。

还可以将算法部署到面向服务的架构中,如 ROS 和 AUTOSAR。

使用自动生成的代码,可以将传感器与其他 ECU 组件连接。支持多种部署目标,包括 NVIDIA、Intel、ARM等品牌硬件。

可以集成并测试感知、规划和控制系统。使用 Requirements Toolbox,可以捕获和管理设计需求。也可以使用 Simulink Test以并行方式运行和自动化测试用例。

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