Leitfaden zum Einstieg in Navigation Toolbox
Navigation Toolbox™ bietet Algorithmen und Analysetools für Sensormodellierung und -kalibrierung, Bewegungsplanung, simultane Lokalisierung und Kartierung (SLAM) sowie Trägheitsnavigation. Die Toolbox bietet Sensormodelle und Algorithmen zur Lokalisierung. Sie können IMU-, GPS- und Drehgeber-Sensordaten simulieren und visualisieren sowie Fusionsfilter für die Multisensor-Posenschätzung abstimmen.
Die Toolbox umfasst anpassbare Such und stichprobenbasierte Pfadplaner sowie Metriken zur Validierung und zum Vergleich von Pfaden. Mit der SLAM Map Builder App können Sie 2D- und 3D-Kartendarstellungen erstellen, Karten mithilfe von SLAM-Algorithmen generieren und die Kartengenerierung interaktiv visualisieren und debuggen.
Es werden Referenzbeispiele für Anwendungen in den Bereichen Flugzeugbau, automatisiertes Fahren, Robotik und Unterhaltungselektronik bereitgestellt. Sie können Ihre Navigationsalgorithmen testen, indem Sie sie direkt auf Hardware bereitstellen (mit MATLAB® Coder™ oder Simulink® Coder).
Tutorials
- Rotations, Orientation, and Quaternions
This example reviews concepts in three-dimensional rotations and how quaternions are used to describe orientation and rotations.
- Orientation, Position, and Coordinate Convention
Learn about toolbox conventions for spatial representation and coordinate systems.
- Introduction to Simulating IMU Measurements
This example shows how to simulate inertial measurement unit (IMU) measurements using the
imuSensorSystem object™. - Position und Ausrichtung eines Bodenfahrzeugs abschätzen
Dieses Beispiel zeigt, wie man die Position und Orientierung von Bodenfahrzeugen durch die Fusion von Daten einer Inertialmesseinheit (IMU) und eines globalen Positionierungssystems (GPS) schätzen kann.
- Estimate Robot Pose with Scan Matching
This example demonstrates how to match two laser scans using the Normal Distributions Transform (NDT) algorithm [1].
- Planen Sie mobile Roboterpfade mit RRT
Dieses Beispiel zeigt, wie der RRT-Algorithmus (Rapsful Exploring Random Tree) zum Planen eines Pfads für ein Fahrzeug durch eine bekannte Karte verwendet wird.
- Implementieren Sie Simultaneous Localization And Mapping (SLAM) mit Lidar-Scans
Implementieren Sie Offline-SLAM mithilfe eines Pose-Graphen und einer Sammlung von Lidar-Scans und erstellen Sie eine Karte der Umgebung.
- Perform SLAM Using 3-D Lidar Point Clouds
Implement SLAM using 3-D lidar data, point cloud processing algorithms, and pose graph optimization.
Videos
Navigation Toolbox – Übersicht
Erfahren Sie mehr über die verschiedenen Funktionen, die in Navigation Toolbox unterstützt werden.
