Automated Driving Toolbox

Entwicklung, Simulation und Test von ADAS und autonomen Fahrsystemen

 

Die Automated Driving Toolbox™ umfasst Algorithmen und Tools zum Entwerfen, Simulieren und Testen von Fahrerassistenzsystemen (ADAS) und automatisierten Fahrsystemen. Sie können visuelle und LiDAR-Wahrnehmungssysteme sowie Sensorfusion, Bahnplanung und Fahrzeugregelungssysteme entwerfen und testen. Zu den Visualisierungswerkzeugen gehören die Ansicht aus der Vogelperspektive mit Darstellung der Sensorabdeckung, Detektionen und Tracks, sowie die Visualisierung von Videos, LiDAR-Daten und Karten. Mit der Toolbox können Sie HERE HD Live Map-Daten und OpenDRIVE®-Straßennetze importieren und für Ihre Arbeit nutzen.

Nutzen Sie die Ground-Truth-Labeler App um das Erstellen der Ground-Truth zum Trainieren und Auswerten von Wahrnehmungsalgorithmen zu automatisieren. Für Hardware-in-the-Loop-Tests (HIL) und Desktop-Simulationen von Wahrnehmung, Sensorfusion, Bahnplanung und Steuerlogik können Sie Fahrszenarien generieren und simulieren. Simulieren Sie Kamera-, Radar- und LiDAR-Sensorausgaben in einer fotorealistischen 3D-Umgebung und Sensordetektionen von Objekten und Fahrspurgrenzen in einer 2,5-D-Simulationsumgebung.

Die Automated Driving Toolbox stellt Referenzanwendungsbeispiele für weitverbreitete Funktionen rund um ADAS und automatisiertes Fahren wie FCW (Kollisionsfrühwarnung), AEB (Notbremsassistent), ACC (Abstandsregeltempomat), LKA (Spurhalteassistent) und fahrerloses Parken (automated valet parking) zur Verfügung. Die Toolbox unterstützt die Generierung von C/C++-Code für eine schnelle Prototypenentwicklung und HIL-Tests mit Algorithmen für Sensorfusion, Tracking, Bahnplanung und Fahrzeugregelungssysteme.

Jetzt Loslegen:

Referenzanwendungen

Referenzanwendungen dienen Ihnen als Ausgangsbasis für die Entwicklung von automatisierten Fahrfunktionen. Die Automated Driving Toolbox umfasst Referenzanwendungen für die Kollisionsfrühwarnung (FCW), den Spurhalteassistenten (LKA) und das fahrerlose Parken (automated valet parking)

Simulation von Fahrszenarien

Erstellen Sie Fahrszenarien, verwenden Sie Sensormodelle und generieren Sie synthetische Daten, um Algorithmen für das automatisierte Fahren in simulierten Umgebungen zu testen.

Fahrsimulation (Cuboid World)

Generieren Sie synthetische Detektionen aus Radar- und Kamerasensormodelle, und integrieren Sie diese Detektionen in Fahrszenarien, um Algorithmen für das automatisierte Fahren mit einem Simulator zu testen. Definieren Sie Straßennetze, Teilnehmer und Sensoren mit der Driving Scenario Designer-App. Importieren Sie vordefinierte Euro NCAP-Tests und OpenDRIVE-Straßennetze.

Fahrszenariosimulation mit der Unreal Engine

Entwickeln, testen und visualisieren Sie die Leistung von Fahralgorithmen in einer simulierten 3D-Umgebung, die mit der Unreal Engine® von Epic Games®. dargestellt wird.

Verwendung einer 3D-Simulationsumgebung zum Aufzeichnen synthetischer Sensordaten, Entwickeln eines Spurmarkierungs-Erkennungssystems und Testen dieses Systems in verschiedenen Szenarien. 

Ground-Truth-Labeling

Automatisieren Sie das Labeling von Ground-Truth-Daten und vergleichen Sie die Ausgabe eines zu testenden Algorithmus mit Ground-Truth-Daten.

Automatisierung der „Ground-Truth“-Klassifikation

Verwenden Sie die Ground Truth Labeler-App für die interaktive und automatisierte Ground-Truth-Klassifikation zur Unterstützung von Objekterkennung, semantischer Segmentierung und Szenenklassifikation.

Testen von Wahrnehmungsalgorithmen

Bewerten Sie die Leistung von Wahrnehmungsalgorithmen, indem Sie die Ground-Truth Daten mit den berechneten Werten vergleichen.

Bewerten der Ausgabe der Fahrspurerkennung mithilfe von Ground-Truth-Daten.

Wahrnehmung mit Computer Vision und LiDAR

Entwickeln und testen Sie visuelle und LiDAR-Verarbeitungsalgorithmen für automatisiertes Fahren.

Design visueller Wahrnehmungssysteme

Entwickeln Sie Computer-Vision-Algorithmen für die Fahrzeug-, Fußgänger- und Fahrspurerkennung sowie -Klassifizierung.

Ausgabe einer Simulation mit monokularem Kamerasensor.

Erkennung und Tracking von Fahrzeugen in LiDAR-Punktwolken.

Sensorfusion und Tracking

Führen Sie Multisensor-Fusion über ein Framework zum Tracking mehrerer Objekte mit Kalman-Filtern durch.

Kartendarstellung

Greifen Sie auf HD-Kartendaten des Dienstes HERE HD Live Map zu, und visualisieren Sie sie. Zeigen Sie Fahrzeug- sowie Objektpositionen in Karten-Viewer-Streams an.

Zugriff auf HERE HD Live Map Daten

Einlesen der Kartendaten über den HERE HD Live Map Webservice, einschließlich gekachelter Kartenebenen, die detaillierte Straßen-, Fahrbahn- und Lokalisierungsinformationen enthalten.

Verwenden von HERE HD Live Map zum Verifizieren von Spurkonfigurationen.

Anzeigen der Kartendaten

Aktualisieren Sie die Fahrzeugposition auf der Karte, während das Fahrzeug fährt.

Zeigen Sie Streams von Kartendaten an.

Trajektorienplanung

Planen Sie Pfade mit Fahrzeug-Costmaps und Bewegungsplanungsalgorithmen.

Fahrzeugregelungssysteme

Nutzen Sie Regler für die Längs- und Querführung zum Einhalten einer geplanten Bahn.

Neue Funktionen

3D-Simulation

Entwickeln, Testen und Verifizieren von Fahralgorithmen in einer 3D-Simulationsumgebung, die mit der Unreal Engine von Epic Games dargestellt wird

drivingScenario-Import

Einlesen programmatisch erstellter Fahrszenarien in die Driving Scenario Designer-App und in Simulink

Export aus Driving Scenario Designer in Simulink

Generieren von Simulink-Modellen von Fahrszenarien und Sensoren

Weltkoordinaten-Ansicht mit Vogelperspektive-Scope

Visualisieren von Szenarien in Weltkoordinaten

Geschwindigkeits-Profiler

Generieren des Geschwindigkeitsprofils eines Fahrwegs unter Beachtung kinematischer Bedingungen

Details zu diesen Merkmalen und den zugehörigen Funktionen finden Sie in den Versionshinweisen.

Kostenlose Testversion anfordern

30 Tage Ausprobieren zum Greifen nah.

Jetzt downloaden

Bereit zum Kauf?

Fordern Sie ein Angebot an und informieren Sie sich über verwandte Produkte.

Studieren Sie?

Fordern Sie die MATLAB und Simulink Student Software an.

Weitere Informationen