Sensor Fusion and Tracking Toolbox
Concevoir, simuler et tester des systèmes multi-capteurs de pistage et de navigation
Vous avez des questions ? Contactez l'équipe commerciale.
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Sensor Fusion and Tracking Toolbox propose des algorithmes et des outils pour le design, la simulation et les tests de systèmes fusionnant les données issues de multiples capteurs pour le maintien de la localisation et de la conscience situationnelle. Des exemples de référence offrent un point de départ pour l'implémentation de composants de pistage multi-objets et de composants de fusion de données issues de multiples capteurs, utiles dans des systèmes autonomes et de surveillance aéroportés, terrestres, navals et sous-marins.
Vous pouvez fusionner des données réelles provenant de sources diverses : radar actif ou passif, sonar, LiDAR, EO/IR, IMU et GPS. Vous pouvez également générer des données synthétiques à partir de capteurs virtuels pour tester vos algorithmes dans différents scénarios. Cette toolbox comprend des trackers multi-objets et des filtres d'estimation pour évaluer les architectures combinant la fusion niveau grille, détection, et au niveau objet ou piste. Elle propose également des métriques, notamment l'affectation optimale (OSPA) et l'affectation optimale généralisée (GOSPA), pour valider les performances par rapport à des données de vérité-terrain.
Pour l'accélération de la simulation et le prototypage rapide, la toolbox supporte la génération de code C et C++.
Effectuez la simulation et le suivi des systèmes de navigation inertielle, des systèmes autonomes et des systèmes de surveillance.
Définissez des scénarios multi-plateformes, puis attribuez des profils de mouvement et attachez des modèles de capteurs à chaque plateforme. Simulez ces scénarios et visualisez de manière dynamique les trajectoires de la plateforme, la couverture des capteurs et les détections d'objets.
Utilisez différents filtres d'estimation, tels que les filtres de Kalman, les filtres multi-modèles et les filtres à particules, pour estimer les états des objets. Ces filtres ont été optimisés pour des scénarios spécifiques, notamment les modèles de mouvement linéaires ou non linéaires, ou l'observabilité incomplète.
Utilisez des trackers multi-objets et multi-capteurs qui intègrent des filtres, l'association de données et la gestion des pistes. Choisissez parmi toute une variété de trackers, notamment à hypothèse unique, à hypothèses multiples, basés sur l'association de données par probabilités conjointes, basés sur les ensembles finis aléatoires ou à localisation basée sur une grille.
Explorez les architectures de pistage multi-objets centralisées ou décentralisées et recherchez les compromis de design entre la fusion piste à piste, le pistage au niveau central ou les architectures de pistage hybrides pour différentes applications de pistage.
Analysez et évaluez la performance des systèmes de pistage par rapport à la vérité terrain en utilisant différentes métriques de pistage. Visualisez la vérité terrain, la couverture des capteurs, les détections et les pistes sur une carte ou dans une figure MATLAB.
Déployez des algorithmes sur des cibles hardware en générant automatiquement du code C/C++ à partir d'algorithmes de fusion et de pistage. Déployez le code généré sur du hardware low-cost avec une allocation de mémoire limitée et un traitement de précision strictement unique.
Profitez de 30 jours pour tester.
Comment pouvons-nous vous aider ?
Contactez l'équipe technique de Sensor Fusion and Tracking Toolbox.