MATLAB, Simulink und RoadRunner geben der Entwicklung von Wahrnehmungs-, Planungs- und Steuerungssystemen für das automatisierte Fahren wichtige Impulse, indem sie Ingenieuren Einblicke in reale Verhaltensweisen, die Verringerung der Zahl benötigter Testfahrten und die Verifikation von Embedded Software gestatten. Mit MATLAB, Simulink und RoadRunner haben Sie folgende Möglichkeiten:
- Abrufen, Visualisieren und Kennzeichnen von Daten
- Simulieren von Fahrszenarien
- Entwurf von Planungs- und Regelungsalgorithmen
- Entwurf von Wahrnehmungs-Algorithmen
- Bereitstellen von Algorithmen mithilfe von Codegenerierung
- Integration und Tests
So verwenden andere Benutzer MATLAB, Simulink und RoadRunner für autonomes Fahren
Abrufen, Visualisieren und Kennzeichnen von Daten
Mithilfe von MATLAB-Schnittstellen für CAN und ROS können Sie Live- und aufgezeichnete Fahrdaten abrufen. Darüber hinaus können Sie mithilfe integrierter Tools importierte Daten visualisieren und kennzeichnen. So bietet beispielsweise die Ground Truth Labeler-App eine Schnittstelle zur interaktiven Visualisierung und Kennzeichnung mehrerer Signale. Sie können diese Signale alternativ auch automatisch kennzeichnen und die gekennzeichneten Daten in Ihren Workspace exportieren.
Zum Abrufen und Visualisieren geografischer Kartendaten können Sie HERE HD Live Maps und OpenStreetMap verwenden.
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Simulieren von Fahrszenarien
Cuboid- sowie auf der Unreal Engine basierende Simulationsumgebungen können mit MATLAB verbunden und so zur Entwicklung und zum Testen von Algorithmen in virtuellen Szenarien genutzt werden.
Die Cuboid-Umgebung stellt Verkehrsteilnehmer in Form simpler Grafiken dar und arbeitet mit probabilistischen Sensormodellen. Diese Umgebung lässt sich für Steuerungen, die Sensor Fusion und die Bewegungsplanung einsetzen.
In der Unreal Engine-Umgebung lassen sich Wahrnehmungs-Algorithmen sowie Anwendungsfälle für die Cuboid-Umgebung entwickeln. Mit RoadRunner entwerfen Sie Verkehrssituationen, die in Simulatoren wie CARLA, Vires VTD und NVIDIA Drive Sim sowie mit MATLAB und Simulink genutzt werden können. Darüber hinaus unterstützt RoadRunner den Export in branchentypische Dateiformate wie FBX und OpenDRIVE.
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Entwurf von Planungs- und Regelungsalgorithmen
Mit MATLAB und Simulink lassen sich Bahnplanungs- und Regelungsalgorithmen entwickeln. Um autonomen Fahrzeugen die selbstständige Befolgung geplanter Trajektorien zu ermöglichen, können Sie Steuerungssysteme mit Lateral- und Longitudinalreglern entwerfen.
Darüber hinaus ist es möglich, Ihre Algorithmen synthetisch mithilfe von Sensormodellen und Modellen der Fahrzeugdynamik sowie 2D- und 3D-Simulations-Umgebungen zu testen.
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Entwurf von Wahrnehmungs-Algorithmen
Sie können Wahrnehmungs-Algorithmen entwickeln, die beispielsweise Kamera-, LiDAR- und Radardaten nutzen. Wahrnehmungs-Algorithmen erkennen, verfolgen und lokalisieren andere Verkehrsteilnehmer und werden für Anwendungen wie das automatische Bremsen und Lenken sowie zur Kartenerzeugung und Odometrie eingesetzt.
Diese Algorithmen lassen sich in ADAS-Anwendungen wie Notbrems- oder Lenksysteme integrieren.
Mit MATLAB lassen sich Algorithmen für die Sensor Fusion, die Simultane Lokalisierung und Kartierung (SLAM), die Kartenerzeugung und die Odometrie entwickeln.
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Bereitstellen von Algorithmen
Fertige Wahrnehmungs-, Planungs- und Regelungsalgorithmen können Sie mithilfe von Codegenerierungs-Workflows auf Hardware bereitstellen. Die Codegenerierung unterstützt folgende Sprachen: C, C++, CUDA, Verilog und VHDL®.
Darüber hinaus können Sie Algorithmen auf serviceorientierten Architekturen wie ROS und AUTOSAR bereitstellen.
Durch automatisch generierten Code lassen sich Sensoren mit anderen ECU-Komponenten verbinden. Unterstützt werden verschiedene Deployment Targets, darunter Hardware von NVIDIA, Intel, ARM und anderen.
Integration und Tests
Ihre Wahrnehmungs-, Planungs- und Regelungssysteme können Sie umfassend integrieren und testen. Mit Simulink Requirements können Sie etwa Anforderungen erfassen und verwalten. Darüber hinaus lassen sich mit Simulink Test Testfälle parallel ausführen und automatisieren.
Referenzanwendungen
Nutzen Sie die nachstehenden Beispiele als Grundlage für das Designen und Testen von ADAS- und automatisierten Fahranwendungen.
Sie finden nicht, wonach Sie suchen? Eine vollständige Liste von Beispielen finden Sie auf unserer Dokumentationsseite für automatisiertes Fahren.
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